Questo articolo esplora una nuova architettura ibrida di Retrieval‑Augmented Generation (RAG) che combina grandi modelli linguistici con un vault di documenti di livello enterprise. Collegando strettamente la sintesi delle risposte guidata dall'IA a percorsi di audit immutabili, le organizzazioni possono automatizzare le risposte ai questionari di sicurezza mantenendo le prove di conformità, garantendo la residenza dei dati e soddisfacendo rigorosi standard normativi.

Questo articolo esplora un'architettura innovativa che combina IA generativa con registri di provenienza basati su blockchain, fornendo prove immutabili e verificabili per l'automazione dei questionari di sicurezza mantenendo conformità, privacy ed efficienza operativa.

Questo articolo esplora un nuovo approccio potenziato dall'IA chiamato Sintesi di Evidenza Contestuale (CES). CES raccoglie, arricchisce e assembla automaticamente le prove da più fonti — documenti di policy, rapporti di audit e intel esterne — in una risposta coerente e verificabile per i questionari di sicurezza. Combinando il ragionamento su grafi della conoscenza, la generazione aumentata da recupero e la validazione fine‑tuned, CES fornisce risposte precise in tempo reale mantenendo un registro completo delle modifiche per i team di conformità.