이 문서는 강화 학습(RL)을 Procurize의 질문지 자동화 플랫폼에 새롭게 도입한 사례를 다룹니다. 질문지 템플릿을 RL 에이전트로 바라보고 피드백을 통해 학습하도록 함으로써, 질문 문구, 증거 매핑, 우선순위 정렬을 자동으로 조정합니다. 그 결과 처리 속도가 빨라지고 답변 정확도가 높아지며, 규제 환경 변화에 맞춰 지속적으로 진화하는 지식 베이스가 구축됩니다.

이 문서는 질문서 템플릿을 지속적으로 개선하는 Procurize의 새로운 메타 러닝 엔진을 소개합니다. 몇 샷 적응, 강화 신호, 그리고 살아있는 지식 그래프를 활용하여 응답 지연을 줄이고 답변 일관성을 향상시키며 진화하는 규정에 맞춰 규정 준수 데이터를 정렬합니다.