Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորածին մոտեցումը, որտեղ գեներատիվ‑AI‑բարձրացրած գիտության գրաֆը շարունակաբար սովորում է հարցնաշարերի հետակցություններից, տրամադրելով անմիջական, ճշգրիտ պատասխաններ և ապացույցներ՝ նաև պահպանելով ակնթարթային վերահսկողությունը և համապատասխանությունը:
Այս հոդվածը ներկայացնում է Procurize-ի նոր մետա‑սովորության շարժիչը, որը շարունակաբար բարել ենունքում է հարցման ձևանմուշները: Ընդհատիրել few‑shot ադապտացիայով, ուժեղացման մոտիկաներով և կենդանի գիտելիքների գրաֆի միջոցով հարթակը նվազեցնում է պատասխանի լատենցիան, բարձրացնում է պատասխանների համընկումը և պահում համապատասխանության տվյալները աշխատելով զարգացող կանոններով:
Procurize AI-ը ներկայացնում է փակ‑ցիկլի ուսումնական համակարգ, որն հավաքագրում է պայմանագրողի հարցաթերթիկների պատասխանները, դուրս է բերելով գործող տեղեկատվություններ և ինքնաբար թարմացնում է անհրաժեշտության շարքերը։ Retrieval‑Augmented Generation, արդիական հայտնիությունից գրաֆիկները և հետադարձ տեղեկատվությամբ կառավարտ նոր վերադասավորումը միաձուլման միջոցով՝ կազմակերպություններն կարող են պահել իրենց անվտանգության փոփոխականությունը արդիական, նվազեցնել ձեռքին կատարված աշխատանքը և բարելավել վերանայման պատրաստակամությունը։
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչպես է Procurize-ի նոր իրական‑ժամանակի ռեգուլյատորային նվիրվածության մոդելավորման շարժիչը օգտագործում AI‑ն՝ հասկանալու օրենքի նպատակները, անմիջապես հարմարվելու հարցաթերթիկների պատասխաններին և պահպանելու համապատասխանելիության ապացույցների ճշտություն՝ դինամիկորեն զարգացող ստանդարտների ընթացքում:
Այս հոդվածը մանրամասն է զրուցում Procurize AI-ի նորարար Ֆեդերատված Վերականգնված-Ագումենտված Ստեղծման (RAG) շարժիչի մասին, որը մշակված է՝ տարբեր կարգավորիչ շրջանակների հետանպատակավետ պատասխանները համընկնել: Ֆեդերատված ուսուցանման և RAG-ի միավորումը հնարավորություն է տալիս պլատֆորմին տրամադրել իրական‑ժամանակի, համատեքստի վրա հիմնված պատասխաններ՝ պահպանելով տվյալների գաղտնիությունը, կրճատվելով հակադարձման ժամանակը և բարելավելով պատասխանների համեմատությունը անվտանգության հարցաշարների համար: