სწრაფად განვითარებაში არსებული SaaS პერსპექტიურ, უსაფრთხოების კითხვარები ახალი ბიზნესი చేపტანის გასავლელები. ეს სტატიამონია როგორ სემანტიკური ძებნა, ვექტორული ბაზები და Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ქმნიან რეალური‑დროის დამადასტურებელ ძრავით, რაც მგრძალებს პასუხის დროის შემცირებას, გაუმჯობესებს პასუხის სიზუსტეს და მუდმივად გრძელდება კონტროლის დოკუმენტაცია.

ეს სტატია განისაზღვრება, როგორ შეიძლება Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ავტომატურად იმოქმედოს სწორ შესაბამისობის დოკუმენტებზე, აუდიტის ლოგებზე და პოლიტიკის ფრაგმენტებზე, რათა მხარდაჭერილ answers‑ებს უსაფრთხოების კითხვარებში. ნახავთ ნაბიჯ‑ნაწილის სამუშაო ნაკადს, პრაქტიკულ რუკებს RAG‑ის Procurize‑თან ინტეგრირებისთვის, და რატომ იწყება კონტექსტული მტკიცეულება როგორც სახის კონკურენტული უპირატესობა SaaS‑ კომპანიებისთვის 2025 წელს.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) კომბინაციას უბმა მოდელებსა და განახლებული ცოდნის წყაროებს, რაც უზრუნველყოფს სიზუსტის, კონტექსტური დასაწყისის მიწოდებას მაშინ, როდესაც უსაფრთხოების კითხვარის პასუხი დასახელენდება. ეს სტატიამის ნახავს RAG არქიტექტურას, Procurement‑ის ინტეგრაციის მოდელებს, პრაქტიკულ განხორციელების ნაბიჯებს, უსაფრთხოების მოთხოვნებს, რაც ხელს უწყობს გუნდის შემუშავების დროის 80 % შემცირებას აუდიტ‑კლასის პროუვენანციის შენარჩუნებით.

უსაფრთხოების კითხვარცებია ბოტლნეკი სწრაფად დინამიკულ SaaS კომპანიებში. Procurize-ის AI‑მძლობი კონტექსტუალური საბოლოოების ამოღება აერთიანებს retrieval‑augmented generation‑ს, დიდ ენობრივი მოდელებს და ერთიან გნ ანის გრაფს, რათა ავტომატურად გადატანს შესაბამისი შესაბამისობის არტიფაქტები. შედეგად მიიღება გამკლავთ, სიზუსტის მქონე პასუხები, რომლებიც სრულად აუდიტირებდება, მუშაობის წინამայրობით 80 % –ით ઘટાડა და შეთანხმებისსაქმის ციკლების შემოკლებით.

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.