ეს სტატია ფარავს ახალ არქიტექტურას, რომელიც აკვანეთებს უსაფრთხოების კითხვარის პასუხებს და თანხმობის პოლიტიკებს შორის წილისაკლობას. პასუხის მონაცემების აღროვით, გაერთიანებული სწავლით (reinforcement‑learning) და რეალურ დროში კოდის‑განყოფილება (policy‑as‑code) რეპოციტარში განახლებით, ორგანიზაციებს შეუძლებათ შემცირდეს ხელით მუშაობის ღირებულება, გაუმჯობესდეს პასუხის სიზუსტე და თანხმობის არტეფაქტები მუდმივად იყოს სინქრონიზებული ბიზნესის რეალით.

Procurize AI ასხავს დახურული‑ბლოკის სასწავლებლო სისტემა, რომელიც იღებს vendor-ის კითხვარის პასუხებს, იჟექება ქმედითი იგნიციები და ავტომატურად უფოყავს შესაბამისობის პოლიტიკებს. Retrieval‑Augmented Generation‑ის, სემანტიკური ცოდნის გრაფიკების და უკუკავშირის მიხედვით ვერსიონირებადი პოლიტიკების კომბინაციით, ორგანიზაციებმა შეუძლიათ უვითელენ რეალურ დროში უსაფრთხოების პოზიციას, შემცირდეს ხელით ლაბორატორიული შრომა და გაუმჯობესდეს აუდიტის მზადყოფნა.

ეს სტატია ახდენს ახალი არქიტექტურაზე, რომელიც აუხსნის Retrieval‑Augmented Generation‑ს, მოთხოვნის‑უკუგაბს ციკლებსა და გრაფის ნიაის ქსელებზე (GNN), რათა შესაბამისობის ცოდნის გრაფები ავტონომიურად ევოლიუბიონ. კითხვაზე პასუხის მიტანული ბიბლიოთეკის, აუკპორტის შედგენილობისა და AI‑ზე დაფუძნებული მოთხოვნების საშუალებით ორგანიზაციებს შეუძლია ინარჩუნონ უსაფრთხოების და რეგულაციური მასალები ზუსტად, შემცირდეს ხელით კეთებული შრომა და გაიზარდოთ აუკპორტის ნდობა.

სტატია ახსნის ახალ უღვეველს რეგულაციებთან დაკავშირებულ აღწერით ძრავას, რომელიც მუდმივად ფაინ‑ტუნინგს უქმნის დიდ ენის მოდელებს კითხვარული მონაცემებზე, აკეთებს დროულ, ზუსტ ავტომატურ პასუხებს, რომლებზე სათვალთვალოდობაა, უსაფრთხოება კი უწყვეტია.