Այս հոդվածը ներկայացնում է նորարարական իսկապես ինքնաևոլուող համաձայնության պատմագրական համակարգը, որը շարունակաբար fine‑tune է մեծ լեզվամոդելները հարցագրության տվյալների վրա, որտեղ ամեն անգամ ավելի ճշգրիտ, ապահով և ավտոմատացված պատասխաններ են սկզբնվում, միաժամանակ պահելով հետագծի և անվտանգության հնարավորությունները:

Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորագույն arhitektուրան, որը միացняет Retrieval‑Augmented Generation, Prompt‑Feedback ցիկլները և Graph Neural Networks, թույլ տալով վերահաստատման գիտական գրաֆներըաբար թարմանալ ավտոմատ կերպով։ Ապսպասելով կապը հարցաթողների պատասխանների, աուդիտի արդյունքների և AI‑ն վաստակված հարցների միջև, կազմակերպությունները կարող են պահել իրենց անվտանգության և ռեգուլյատոր ապաստները արդիական, նվազեցնել ձեռքով կատրվող աշխատանքը և բարձրացնել աուդիտի վստահությունը։

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 ներկայացնում է նորարար arquitectura, որը փակել է թույլտվությունը անվտանգության հարցաշարների պատասխանների և քաղաքականության զարգացման միջև բացը: Պատասխանների տվյալները հավաքելով, կիրառելով հավաստիացում‑սովորում (reinforcement learning) և իրական ժամանակում թարմացնել պոլիս‑իսկոդի ռեպոզիտորին, կազմակերպություններին հնարավոր է նվազեցնել ձեռնարկած աշխատանքը, բարելավել պատասխանների ճշգրիտությունը, և պահպանել համապատասխանության փաստաթղթերը մշտապես համազինված առևտուրի իրականությամբ.