La Generazione Aumentata con Recupero (RAG) combina grandi modelli linguistici con fonti di conoscenza aggiornate, fornendo evidenze accurate e contestuali nel momento in cui si risponde a un questionario di sicurezza. Questo articolo esplora l'architettura RAG, i pattern di integrazione con Procurize, i passaggi pratici di implementazione e le considerazioni di sicurezza, dotando i team di strumenti per ridurre i tempi di risposta fino all'80 % mantenendo una provenienza a livello di audit.

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.

Procurize AI introduce un sistema di apprendimento a ciclo chiuso che cattura le risposte ai questionari dei fornitori, estrae insight azionabili e raffina automaticamente le policy di compliance. Combinando Retrieval‑Augmented Generation, grafi di conoscenza semantici e versionamento delle policy guidato dal feedback, le organizzazioni possono mantenere la postura di sicurezza aggiornata, ridurre lo sforzo manuale e migliorare la prontezza agli audit.

Questo articolo esplora un nuovo motore di mappatura delle evidenze auto‑apprendente che combina la Generazione Arricchita dal Recupero (RAG) con un grafo della conoscenza dinamico. Scopri come il motore estrae, mappa e valida automaticamente le evidenze per i questionari di sicurezza, si adatta ai cambiamenti normativi e si integra con i flussi di lavoro di conformità esistenti, riducendo i tempi di risposta fino all'80 %.

Questo articolo esplora un'architettura di nuova generazione che combina Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) e grafi di conoscenza federati per fornire evidenze accurate e in tempo reale nei questionari di sicurezza. Scopri i componenti principali, i pattern di integrazione e i passaggi pratici per implementare un motore di orchestrazione dinamica delle evidenze che riduce lo sforzo manuale, migliora la tracciabilità della conformità e si adatta istantaneamente ai cambiamenti normativi.