Šiame straipsnyje pristatome novatorišką DI valdomą orkestravimo variklį, kuris sujungia klausimynų valdymą, realaus laiko įrodymų sintezę ir dinaminį maršrutavimą, suteikdamas greitesnius, tikslesnius tiekėjų atitikties atsakymus, mažindamas rankinį darbą.
Šiame straipsnyje pristatoma novatoriška dirbtinio intelekto valdyta realaus laiko įrodymų orkestravimo sistema, nuolat sinchronizuojanti politikos pakeitimus, išgaunanti atitinkamus įrodymus ir automatiškai pildanti saugumo klausimynų atsakymus, suteikianti greitį, tikslumą ir audituojamumą šiuolaikiniams SaaS tiekėjams.
Retrieval‑Augmented Generation (RAG) sujungia didelius kalbos modelius su nuolat atnaujinamais žinių šaltiniais, teikdama tikslius, kontekstinius įrodymus tuo pat momentu, kai atsakoma į saugos klausimyną. Šiame straipsnyje nagrinėjama RAG architektūra, integravimo šablonai su Procurize, praktiniai diegimo žingsniai ir saugos aspektai, padedantys komandoms sutrumpinti atsakymo laiką iki 80 %, išlaikant audito lygio kilmės atsekamumą.
Šiame straipsnyje pristatoma gyvo atitikties vadovo koncepcija, kurią valdo generatyvus DI. Paaiškinama, kaip realaus laiko klausimynų atsakymai įkeliami į dinaminį žinių grafą, praturtinami „retrieval‑augmented generation“ (RAG) technologija ir paverčiami į veiksnius politikos atnaujinimus, rizikos šiltnamius bei nuolatinius auditų takelius. Skaitytojai susipažins su architektūriniais komponentais, įgyvendinimo žingsniais ir praktiniais privalumais, tokiais kaip greitesnis atsakymo greitis, didesnis atsakymo tikslumas ir savimokantis atitikties ekosistemos modelis.
Pirkimo ir saugumo komandos susiduria su pasenusių įrodymų ir nesuderinamų klausimynų atsakymų problema. Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip Procurize AI naudoja nuolat atnaujinamą žinių grafiką, paremta Retrieval‑Augmented Generation (RAG) technologija, kad momentiškai atnaujintų ir patvirtintų atsakymus, sumažintų rankinį darbą ir padidintų tikslumą bei audito patikimumą.