კვირა, ოქტომბერი 26, 2025

この記事は、質問票の回答を生成的 AI を使用して動的で実行可能なプレイブックに変換するという、コンプライアンス自動化への新しいアプローチを探ります。リアルタイムの証拠、ポリシーの更新、是正タスクを連携させることで、組織はギャップを迅速に埋め、監査証跡を維持し、チームにセルフサービスガイダンスを提供できます。このガイドでは、アーキテクチャ、ワークフロー、ベストプラクティス、およびエンドツーエンドプロセスを示す Mermaid ダイアグラムのサンプルをカバーしています。

პარასკევი,ნო. 7, 2025

ეს დღეზე წარმოშობს ადაპტიული კომპლეინანსის ნარატივი ინჟინრს, ახალ AI‑მდგომარებული გადაწყვეტილებას, რომელიც შერავს რეკვერირებულ გენერაციას (RAG) დინამიკულ დადასტურებული ქონით, რათა ავტომატურად შექმნას უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები. მკითხველებს ეძლევა არზიტექტურის გიბერღვება, პრაქტიკული მოქმედებების ნაბიჯ‑ნაბიჯ გიდი, ინტეგრაციის რუკები და მომავალმა მიმართულებებმა—all‑ისგან დანიშნული მიზანია მანუალური შრომის შემცირება, დახმარება სისწორეზეა და აუდიტირებადობის გაუმჯობესება.

კვირა, ნოვ 2, 2025

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.

ორშაბათი, 8 დეკემბერი 2025

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.

ხარ, 2025-11-16

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.

ზემოთ
აირჩიეთ ენა