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.

ხელით შესრულებადი უსაფრთხოების კითხვარის პროცესები ნ慢ია, შეცდომებზე პრონტია და ხშირად გამოიყურება ცალკეულ სილოების სახით. ეს სტატია წარმოაჩენს პრივატურობას დაცვით ფედერალურ ცოდნის გრაფის არქიტექტურას, რომელიც მრავალ კომპანიას მათი შესაბამისობის ინტუიციებს უსაფრთხოდ გაზიარებაში, პასუხის სიზუსტის გაუმჯობესებაში და პასუხის დროის შემცირებაში აძლევს—all while complying with data‑privacy regulations.