Ten artykuł opisuje nowatorską architekturę łączącą generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), cykle sprzężenia zwrotnego promptów oraz grafowe sieci neuronowe, aby grafy wiedzy dotyczącej zgodności mogły ewoluować automatycznie. Dzięki zamknięciu pętli pomiędzy odpowiedziami na kwestionariusze, wynikami audytów i promptami sterowanymi przez AI, organizacje mogą utrzymywać swoją dokumentację bezpieczeństwa i regulacji w aktualności, zmniejszyć ręczną pracę i zwiększyć pewność podczas audytów.

Procurize AI wprowadza zamknięty system uczenia się, który przechwytuje odpowiedzi dostawców na kwestionariusze, wydobywa użyteczne informacje i automatycznie udoskonala polityki zgodności. Łącząc Retrieval‑Augmented Generation, semantyczne grafy wiedzy oraz wersjonowanie polityk oparte na sprzężeniu zwrotnym, organizacje mogą utrzymać aktualny stan bezpieczeństwa, zredukować ręczny nakład pracy i poprawić gotowość do audytów.

Artykuł wyjaśnia nowatorski, samorozwijający się silnik narracji zgodnościowej, który ciągle dostraja duże modele językowe na danych z kwestionariuszy, dostarczając coraz lepsze, dokładne automatyczne odpowiedzi przy zachowaniu audytowalności i bezpieczeństwa.

Ten artykuł przedstawia nową architekturę, która zamyka lukę między odpowiedziami na kwestionariusze bezpieczeństwa a ewolucją polityk. Poprzez zbieranie danych odpowiedzi, stosowanie uczenia ze wzmocnieniem oraz aktualizowanie repozytorium polityk jako kodu w czasie rzeczywistym, organizacje mogą zmniejszyć ręczną pracę, poprawić dokładność odpowiedzi i utrzymać artefakty zgodności w stałej synchronizacji z rzeczywistością biznesową.