ეს სტატეა ღრმა განაკვეთის მიხედვით თუ როგორ შექმნის Procurize AI-ის ახალი ფედერალური მიღება‑დამატებული გენერაციის (RAG) ძრავა, რომელიც მიზნადაქვს პასუხების ჰარმონიზაციაზე მრავალ რეგულაციურ დარგებში. ფედერალური სწავლების ერთადერთება RAG‑ით, პლატფორმა იღებს რეალურ‑დროის, კონტექსტის მიხედვით პასუხებს, ზუსტი მონაცემთა პირადულობა შენარჩუნებს, დროის ჩაწერას შემცირებს და უსაფრთხოების კითხვარის პასუხების თანაწყობილობას აუმჯობესებს.

ეს სტატია იკვეთებს ახალ არქიტექტურას, რომელიც აერთიანებს ღონისძიებით‑ხელმძღვანელო პაიპლაინებს, გადმოწერილ‑ამაღლებული გენერაციას (RAG) და დინამიკურ ცოდნის‑გრაფის განახლებას, რათა მიწოდოს რეალურ დროში, ადაპტიული პასუხები უსაფრთხოების კითხვარებისთვის. Procurize-ში ამ ტექნიკების ინტეგრაციის შედეგად, ორგანიზაციებს შეუძლია შემცირდეს პასუხის დრო, გაუმჯობესდეს პასუხის შესაბამისობა, და შენარჩუნებული აუდიტირებადი bewijs‑ტრეილი რეგულაციებზე სწრაფი ცვლილებების წინ.

შეძენა და უსაფრთხოების გუნდები ხშირად იდარიან მოძველებული დოკუმენტებით და არაერთგვარი კითხვარის პასუხებით. ეს სტატია ახსნის, როგორ იყენებს Procurize AI მუდმივად განახლებულ ცოდნის გრაფიკს, რომელიც ცოდნის-მაღაზია დეკოდირებულია Retrieval‑Augmented Generation (RAG) მექანიზმით, რათა რეალურ დროს beantანდა განაახლოთ და მივამოწმოთ პასუხები, შემცირებით ხელით შრომის დატვირთვას, ზრდის სიზუსტეს და აუდიტურობას.

本文探讨了一种新颖的混合检索增强生成（RAG）架构，将大型语言模型与企业级文档库相结合。通过将 AI 驱动的答案合成与不可变的审计追踪紧密耦合，组织可以在保持合规证据、确保数据驻留并满足严格监管标准的同时，实现安全问卷的自动化响应。