ნახეთ, როგორ იყენებს Procurize მუდმივი ცოდნის გრაფის სინქრონიზაციას, რათა უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები განთავსდეს უახლეს რეგულატორული ცვლილებების მიხედვით, გარანტიულად, აუდიტირებად და განახლებული თანამხიერის პასუხებით გუნდებსა და ხელსაწყოებს შორის.

ეს სტატია შეგებასა იკვლევს ახალი ინტეგრაცია, სადაც რინფორსיקערიული სწავლის (RL) ტექნიკას Procruze-ის კითხვარის ავტომატიზაციის პლატფორმატში ინტეგრირებულია. ყოველ კითხვარის შაბლონს, როგორც RL აგენტს, თვლის, რომელიც უკუკავშირის საფუძველზე სწავლებას იღებს, სისტემამ ავტომატურად უჭირავს შეკითხვების ფორმულირებას, დადასტურებების მეპლოტობასა და პრიორიტეტული დალაგებით. შედეგია სწრაფი რეაგირება, უფრო მაღალი პასუხის სიზუსტე, მუდმივად განვითარებადი ცოდნის ბაზა, რომელიც დაეხმარება მუდმივად ცვლად რეგულაციურ ლანდშაფტებს.

ეს სტატორია წარმორლის ცოცხალი თანხმობის παιχνატის ღირებულება, რომელიც გენერაციული AI-ზე დაფუძნებულია. იგი ახსნის, როგორ რეального‑დროის კითხვარის პასუხები შერეულია დინამიურ ცოდნის გრაფში, რომელიც გამდიდრებულია retrieval‑augmented generation‑ით, და გარდაქმნის ქმედებადი პოლიტიკური განახლებებად, რისკის ჰეთმეპებში და უწყვეტი აუდიტ‑თვალობაში. მკითხველებს გაიცნება არქიტექტურული კომპონენტები, განხორციელების სჭირველი ნაბიჯები, და პრაქტიკული სარგებელი, როგორიც არის სწრაფი პასუხის დრო, მეტი პასუხის სიზუსტე, და თვით‑ისწავლის თანხმობის ეკოსისტემა.

შეძენა და უსაფრთხოების გუნდები ხშირად იდარიან მოძველებული დოკუმენტებით და არაერთგვარი კითხვარის პასუხებით. ეს სტატია ახსნის, როგორ იყენებს Procurize AI მუდმივად განახლებულ ცოდნის გრაფიკს, რომელიც ცოდნის-მაღაზია დეკოდირებულია Retrieval‑Augmented Generation (RAG) მექანიზმით, რათა რეალურ დროს beantანდა განაახლოთ და მივამოწმოთ პასუხები, შემცირებით ხელით შრომის დატვირთვას, ზრდის სიზუსტეს და აუდიტურობას.