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.
Organizacijos vis dažniau pasikliauja AI, kad atsakytų į saugumo klausimynus, tačiau raginimų kūrimas vis dar tampa skritimi. Komponuojama raginimų rinka leidžia saugumo, teisės ir inžinerijos komandoms dalintis, versijuoti ir pakartotinai naudoti patikrintus raginimus. Šiame straipsnyje paaiškinamas konceptas, architektūriniai šablonai, valdymo modeliai ir praktiški žingsniai, kaip sukurti rinką „Procurize“ viduje, paverčiant raginimų darbą strategine priemone, kuri plečiasi kartu su atitikties poreikiais.
Šiame straipsnyje nagrinėjamas novatoriškas AI pagrindu sukurtas metodas, dinamiškai generuojantis kontekstui jautrias užklausas, pritaikytas įvairioms saugumo sistemoms, pagreitindamas klausimyno pildymą, išlaikant tikslumą ir atitiktį.
Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip kontekstinis pasakojimų variklis, pagrįstas dideliais kalbos modeliais, gali paversti žalius atitikties duomenis į aiškius, auditui paruoštus atsakymus į saugumo klausimynus, išlaikant tikslumą ir sumažinant rankinį darbą.