ეს სტატეა ღრმა განაკვეთის მიხედვით თუ როგორ შექმნის Procurize AI-ის ახალი ფედერალური მიღება‑დამატებული გენერაციის (RAG) ძრავა, რომელიც მიზნადაქვს პასუხების ჰარმონიზაციაზე მრავალ რეგულაციურ დარგებში. ფედერალური სწავლების ერთადერთება RAG‑ით, პლატფორმა იღებს რეალურ‑დროის, კონტექსტის მიხედვით პასუხებს, ზუსტი მონაცემთა პირადულობა შენარჩუნებს, დროის ჩაწერას შემცირებს და უსაფრთხოების კითხვარის პასუხების თანაწყობილობას აუმჯობესებს.

ეს სტატია ეხება ახალ ChatOps‑პირველი მიდგომას, რომელიც ინტეგრირებს Procurize‑ის AI‑მოჭრილ უსაფრთხოების კითხვარის ძრვას პირდაპირ თანამედროვე DevOps‑პაიპლაინებში. ბოტების, CI/CD‑ჰუქების და რეალურ‑დროში მტკიცებულებების ოರ್ಕერატიის მიხედვით, გუნდებს შეუძლიათ უფრო ხზად შეძლოთ თანახმის ხდები, შენახონ არასაშორებელი აუდიტირებადი ცოდნა და იყოს უსაფრთხოების დოკუმენტაცია კოდის გან ლიკაციებთან სინქრონულად.

この記事では、Zero‑Trust პრინციპებს ფედერალურ ცოდნის გრაფასთან ერთად, უსაფრთხოების კითხვარის უსაფრთხოების, მრავალტენანტული ავტომატიზაციის შესაძლებლობას იძლევა. თქვენ გაიაიგებთ მონაცემთა ნაკადის, პრივუსის გარანტიებს, AI‑ის ინტეგრაციას და პრაქტიკულ ნაბიჯებს ლუღირებაში Procurize პლატფორმაზე.

Procurize AI ხსნის რევოლუციურ ფენას, რომელიც აურიათ ჰომორიფიცირებულ შიფრაციას გენერაციული AI‑ით, რათა დაიცვას მგრძნობიარეVendor კითხვარის მონაცემები. ეს სტატია ასკვნს კრიპტოგრაფიული საფუძვლები, სისტემის არქიტექტურა, რეალურ დროში დამუშავების სამუშაო პროცეს, და პრაქტიკული უპირატესობები თანნაკეთი გუნდებისთვის, რომლებიც ცდილობენ პრივატული-განცხადია-განისაყოფილი ნაკადი არასდროს დაკარგის გარეშე ავტომატიზაციის სიჩქარისგან.

Procurize-ის უახლესი AI ინსტრუმენტი მოგვცემს დინამიკურ დამადასტურებლების ორგანიზაციას – თვითრეგულირებელ პიპლაინს, რომელიც ავტომატურად ბმულებს, აგროვებს და ვალიდირებს შესაბამისულ დასტას თითო procurement‑ის უსაფრთხოების კითხვარისთვის. Retrieval‑Augmented Generation‑ის, გრაფიკულ‑გადასახლის პერსპექტივებთან და რეალ‑ტაიმ workflow‑ის უკუკავშირის კომბინაციით, ჯგუფებს აკლდება მეცადინეობითი გაზომილი, პასუხის დრო შემცირდება 70 %-ით, ხოლო რეალიზებული დოკუმენტაცია ყველა ფორმატის მიხედვით ირწმნება.