ეს სტატია ასწავლენ, როგორ იყენებს Procurize-ის ახალი რეალურ‑დროის რეგულაციული ინტენტის მოდელირების მანქანა AI-ს, რათა გაა უნგოს ლეგისლატიური მიზნები, დაუყოვნებლივ ადაპტირდეს კითხვარის პასუხებს და უზრუნველყოს შესაბამისობის მასალები სიზუსტის მქონედ, სტანდარტების განვითარებაში.
ეს სტატია იკვლევს նոր ხედვას, jossa გენერაციის‑AI‑ით გაძლიერებული ცოდნის გრაფიკი უწყვეტად სწავლება იღებს კითხვარის ურთიერთქმედებით, გასაწვდით სწრაფ, სწორი პასუხებსა და გასადგომელს, გულით კი აუდიტირებისა და კომპლიკაციის დეველოპმენტის შესანიშნავად.
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 ახდენს გათავსებულ არქიტექტურაზე, რომელიც შერლი მრავალრეგულაციური ცოდნის გრაფებს ერთიან, AI‑ით‑განისაზრებული მოდელში. სტანდარტების შერლის შედეგად, როგორიცაა [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) და [GDPR](https://gdpr.eu/) და ინდუსტრიული‑სპეციფიკური ფრეორმოვრები, სისტემა შესაძლებლობა იძლევა უსაფრთხოების კითხვარები სწრაფად, სწორად უპასუხოთ, მანუალურ შრომას შემცირდეს, და აუდიტის გამართულობა ფართო კლინიკებზე შენარჩუნებული.
ამ სტატია გავითვალისწინებს ნოვატურ, თვით‑ონტოლოგის მიხედვით კონსტრუქციულ პრომპტ-ინჟინერიის არქიტექტურას, რომელიც აერთიანებს სხვადასხვა უსაფრთხოების კითხვარის ფრემვორკებს, როგორებიცაა [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) და [GDPR](https://gdpr.eu/). დინამიკულ ცურათის (knowledge graph) შექმნისა და ჭკვიან პრომპტ‑ლოგიფების საშუალებით, ორგანიზაციებს შეუძლია დაიზიაროს თანგენადი, აუდიტირებადი AI‑პასუხები მრავალ სტანდარტზე, იზომოს სამუშაო ძალის დატვირთვა და გაიზრდება კომპლაიანსის დარღვევის დარწმუნებულობა.