Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորարարական ԱԻ‑կառավարվող շրջանակը, որը ինքնաբերաբար քարտեզագրում է posto դատված քաղաքականության կլորակները հատուկ անվտանգության հարցագրությունների պահանջների հետ։ Սրոր չափագծելով մեծ լեզվի մոդելները, սեմանտիկա նմանության ալգորիթմները և շարունակական ուսումնական ց_LOOP, ընկերությունները կարող են նվազեցնել ձեռքով կատարվող աշխատանքը, բարելավել պատասխանների հաստատունությունը և ապահովել համապատասխանություն ապստամբության հետ՝ միաժամանակ տարբեր շրջանակներում։
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է նորարար Դինամիկ ապացույցների հատկանիշների շարժիչը, որը հիմնված է գրաֆական նյարդային ցանցերով (GNNs). Քննելով քաղաքականության պարբերությունների, վերահսկման արհեստագրումների և կարգավորման պահանջների միջև կապերը, շարժիչը ապահովում է իրական‑ժամանակ, ճշգրիտ ապացույցի առաջարկներ անվտանգության հարցաշարքերի համար: Կարդացողները կսովորեն GNN‑ների հիմկանճարները, ճարտարապետական դիզայնը, Procurize-ի հետ ինտեգրման մեթոդները և գործնական քայլերը, ինչպես իրականացնել անվտանգ, ապացուցելի լուծում, որը զգալիորեն նվազեցնում է ձեռքով աշխատավարձը, միաժամանակ բարձրացնում համապատասխանության վստահությունը:
Այս հոդվածը բացատրում է՝ կառուցվածքի, տվյալների փիպլայնների և լավագույն պրակտիկանների, որոնք պահանջված են երկար լեզվի մոդելներով աջակցված շարունակական ապացույցների ռեպոզիտորիա կառուցելու համար։ Ապացույցների հավաքագրում, տարբերակավորում և համատեքստական վանդակման ավտոմատացման միջոցով անվտանգության թիմերը կարող են իրական‑ժամանակ պատասխանել հարցաթերթիկներին, նվազեցնել ձեռնակործինքները և պահպանել աուդիտին պատրաստ համագումարիչ պայմանները: