ისწავლეთ, როგორ შეიძლება თვითმომსახურე AI შესაბამისობის აუპისტენტი შეაერთოს Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ფინ‑გრაინდ როლზე დაყრდნობილ წვდომის კონტროლით, რათა უსაფრთხოების კითხვარებზე მიწოდოს უსაფრთხო, ზუსტი და აუდიტზე მზადყოფნის მქონე პასუხები, რაც შემცალია ხელით-ის შესრულებას და ზრდის ნამაგრებლობას SaaS ორგანიზაციებში.

პოზირებული სტატია განვითარება ეხება Procurement‑ის შესაძლებლობას, როგორც ცოცხალი რეგულაციული ფედი და Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ერთად მოდიან, რათა შექმნას იმოქმედებადი, მუდმივად სასჯავი და სწორი პასუხები უსაფრთხოების კითხვებზე. გაეცანით არქიტექტურას, მონაცემთა პიპლაინებს, უსაფრთხოების მოსაზრებებსა და ნაბიჯ‑ნაბიჯ რეალიზაციის რუკას, რომელიც მაკრავს სტატიკური კომპლიცის დაგვიანებულ სისტემას ცოცხლად, ადაპტიულ სისტემად.

გაეცანით, თუ როგორ შეიძლება შექმნათ ცოცხალი შესაბამისობის ბალანსი, რომელიც აკლასტურებს პასუხებს უსაფრთხოების კითხვარებიდან, აუმჟღავნისას Retrieval‑Augmented Generation‑ით, და ვიზუალიზირებს რისკსა და კონეთა რეალურ დროში Mermaid‑ის დიაგრამებით და AI‑ით ქონ მრავალი ინტელექტის მიხედვით. ეს სახელმძღვანელო გადის არქიტექტურაზე, მონაცემის ნაკადზე, პრომპტის დიზაინზე და საუკეთესო პრაქტიკებზე, რათა მას მასშტაბურად განახლოთ Procurize‑ის სისტემაშიც.