Այս հոդվածը ներկայացնում է նոր մոտեցումը համապատասխանության ավտոմատացման— գեներիական ԱԻ‑ի օգտագործումը, որպեսզի ապահովության հարցաշարների պատասխանները վերածվեն դինամիկ, գործունքձող խաղադաշտերին։ Կապելով իրական‑ժամանակի ապահովներ, քաղաքականության թարմացումները և վերականգնող աշխատանքները, կազմակերպությունները կարող են արագ փակել բացությունները, պահպանել ստուգման հետագծերը և ապահովել թիմերին ինքնակառավարման ուղեցույցներ։ Ուղեցույցը ներառում է կառուցվածքը, աշխատանքային գիծը, լավագույն կիրառությունները և օրինակ Mermaid գրաֆիկը, որը ցուցադրում է ամբողջական գործընթացը:

Այս հոդվածը ներկայացնում է գործնական սցենար, որը միավորում է Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ը ադապտիվ թեմպլեյտների հետ: Սկսելով իրական‑ժամանակում ապացույցների պահոցներից, գիտելիքի գրաֆերից և LLM‑ներից, կազմակերպությունները կարող են ավտոմատացնել անվտանգության հարցաթերթիկների պատասխանները՝ բարձր գաղտնիություն, հետագծում և աուդիտելիություն ապահովելով, միաժամանակ պահելով կոմպլիանսի թիմերի վերահսկողությունը:

Այս հոդվածում ուսումնասիրում ենք, թե ինչպես կարելի է Procurize‑ը միացնի իրական‑ժամանակի կանոնների հոսքերը Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ի հետ՝ հարցաթերթիկների համար անմիջապես նորացված, ճիշտ պատասխաններ ստանալու համար։ Կսովորեք սարքի ճակատագիրը, տվյալների փափագները, անվտանգության խնդիրները և քայլ առ քայլ իրականացումու ճանապարհը, որը փոխում է ստատիկ ներգրավվածությունը կենդանի, ադապտիվ համակարգի.