ეს სტატია განისაზღვრება ახალ თვითსწავლულ მტკიცებულებების აღქმის სისტემაზე, რომელსაც ავრცელებს Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ცვალებულ ცოდნის გრაფიკით. ის დავენატურებთ, როგორ გამოიყურება სისტემა მტკიცებულებების ავტომატური აღქმა, აყოფა, და გადამოწმება უსაფრთხოების კითხვარებისთვის, რეგულაციური ცვლილებების ადაპტირება და არსებული აკლემის სამუშაო პროცესებთან ინტეგრირება, რაც პასუხის დროის შემცირებით 80 % აძლიერებს.

ღრმა ანალიზი ინტერფეისიული AI თანხმობის სენდბოქსის დიზაინზე, ბარგებზე და განხორციელებაზე, რომელიც გუნდებს ეხმარება პროტოტიპირებაში, ტესტირებაში და უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატიზებული პასუხების ტრანსფორმაციაზე, ეფექტურობა და ნდობა გაიზრდება.

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.

უსაფრთხოების კითხვარები სასიასკვნელე ბოღა SaaS‑კომპანიებისთვის. ეს სტატია განიხილავს, თუ როგორ შეუძლიათ Conversational AI Coach‑ის, რომელიც მყისიერად ინტეგრირებულია Procurize‑ში, მთელ კორექტორიზებულ, რეალურ‑დროის დიალოგში გადაყვანა. დოკუმენტის‑განგაშლილი გენერაცია, პრომპტ‑ჩეინინგი და პოლიტიკის‑რად‑კოდი ერთად, გუნდები იღებენ мгновение‑ის წინ, კონტექსტის‑განძიებული შეთავაზებების, შეცდომებს შემცირებასა და ბარათის‑რაცტ‑მნიშვნელობა‑ს მცდელობები.