Generarea Augmentată prin Recuperare (RAG) combină modele mari de limbaj cu surse de cunoștințe actualizate, livrând dovezi precise și contextualizate în momentul în care se răspunde la un chestionar de securitate. Acest articol explorează arhitectura RAG, modele de integrare cu Procurize, pași practici de implementare și considerente de securitate, echipând echipele să reducă timpul de răspuns cu până la 80 % menținând o proveniență de nivel audit.

Acest articol explică conceptul de graf de cunoștințe orchestrat de AI care unifică politici, dovezi și datele furnizorilor într-un motor în timp real. Prin combinarea legăturii semantice a graficului, Generării Îmbunătățite prin Recuperare (RAG) și orchestrării conduse de evenimente, echipele de securitate pot răspunde instantaneu la chestionare complexe, pot menține trasee auditate și pot îmbunătăți continuu postura de conformitate.

Acest articol prezintă un motor nou, colaborativ, bazat pe grafic de cunoștințe în timp real, care unește echipele de securitate, juridice și de produs în jurul unei singure surse de adevăr. Prin combinarea inteligenței artificiale generative, detectării devierii de politică și controlului fin de acces, platforma actualizează automat răspunsurile, identifică dovezile lipsă și sincronizează instantaneu modificările în toate chestionarele în curs, reducând timpul de răspuns cu până la 80 %.

Descoperiți un cadru practic pentru introducerea răspunsurilor și dovezilor la chestionarele de securitate generate de AI direct în fluxul de lucru CI/CD. Acest articol explică de ce integrarea timpurie a informațiilor de conformitate în dezvoltarea produsului reduce riscul, accelerează pregătirea pentru audit și îmbunătățește colaborarea între echipe.

Chestionarele de securitate reprezintă un blocaj pentru mulți furnizori SaaS, necesitând răspunsuri precise și repetabile la zeci de standarde. Prin generarea de date sintetice de înaltă calitate care reproduc răspunsurile reale ale auditului, organizațiile pot ajusta modelele de limbaj mari (LLM) fără a expune texte sensibile de politici. Acest articol descrie un flux complet centrat pe date sintetice, de la modelarea scenariului până la integrarea cu o platformă precum Procurize, oferind un timp de răspuns mai rapid, conformitate consistentă și un ciclu de instruire sigur.