Pasukan perolehan dan keselamatan sering menghadapi bukti yang lapuk dan jawapan kuesioner yang tidak konsisten. Artikel ini menerangkan bagaimana Procurize AI menggunakan pengetahuan graf yang sentiasa diperbaharui melalui Retrieval‑Augmented Generation (RAG) untuk mengemas kini dan mengesahkan respons secara serta-merta, sekaligus mengurangkan usaha manual sambil meningkatkan ketepatan dan kebolehauditannya.

Artikel ini meneroka pendekatan baru yang menggunakan pembelajaran penguatan untuk mencipta templat soal selidik yang mengoptimumkan diri. Dengan menganalisis setiap jawapan, gelung maklum balas, dan hasil audit, sistem secara automatik memperbaiki struktur templat, penulisan, dan cadangan bukti. Hasilnya adalah jawapan yang lebih cepat dan lebih tepat kepada soal selidik keselamatan dan pematuhan, mengurangkan usaha manual, serta pangkalan pengetahuan yang terus berkembang menyesuaikan diri dengan peraturan yang berubah dan harapan pelanggan.

Artikel ini meneroka integrasi baru pembelajaran penguatan (RL) ke dalam platform automasi soal selidik Procurize. Dengan menganggap setiap templat soal selidik sebagai ejen RL yang belajar daripada maklum balas, sistem secara automatik menyesuaikan frasa soalan, pemetaan bukti, dan susunan keutamaan. Hasilnya adalah penyelesaian lebih cepat, ketepatan jawapan yang lebih tinggi, dan pangkalan pengetahuan yang terus berkembang selaras dengan landskap peraturan yang berubah.