Գնել‑վաճառքի և անվտանգության թիմերը հաճախ ասում են, որ իրավեցված է հին ապեբլոտերի ու անհամընդհանուր հարցաթերթիկի պատասխանների պատճառով: Այս հոդվածը բացատրում է, թե ինչպես Procurize AI‑ը օգտագործում է շարունակաբար թարմացվող գիտելիքային գրաֆ (KG)‑ը, ուժավորված Retrieval‑Augmented Generation (RAG) տեխնոլոգիայի օգնությամբ, որպեսզի անմիջապես թարմացնի և վավերացնի պատասխանը, նվազեցնելով ձեռնարկված աշխատանքը, իսկապես ավելացնելով ճշգրտություն և աուդիտավարելիություն:

Այս հոդվածը հետազոտում է նոր հիբրիդ Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ամբողջակերտությունը, որը համաշառում է մեծ լեզվական մոդելները ձեռքի‑սարքված փաստաթղթի վահանակի հետ։ Պակաս AI‑կառավարվող պատճերի սինթեզը անփոփոխ աուդիտային հետապնդումների հետ կապված, կազմակերպությունները կարող են ավտոմատացնել անվտանգության հարցաշարերի պատասխանները՝ պահպանելով համահունչության փաստերը, ապահովելով տվյալների բնակարանությունը և բավարարելով խիստ կանոնական պահանջները.

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 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: