Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորարարական միացման կենսական ուսուցումը (RL)՝ Procurize-ի հարցաշարների ավտոմատիզացիոն հարթակին։ Յուրաքանչյուր հարցաշարների նմուշը դրվում է RL գործակալի տեսքով, որը սովորում է հետադարձ կապից, և համակարգը ավտոմատորեն կարգավորում է հարցերի կազմաբանությունը, ապոռի տվյալների քարտեզավորումը և առաջնահերթության հաջորդականությունը։ Արդյունքը՝ ավելի արագ պատասխաններ, բարձր պատասխանի ճշտություն և շարունակաբար զարգացող գիտելիքի բազա, որը համապատասխանում է փոփոխվող կարգատիրական միջավայրը:
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: