Организации, обрабатывающие вопросы безопасности, часто сталкиваются с проблемой происхождения ИИ‑генерируемых ответов. В этой статье объясняется, как построить прозрачный, проверяемый конвейер доказательств, который захватывает, хранит и связывает каждый кусок ИИ‑созданного контента с исходными данными, политиками и обоснованием. Комбинируя оркестрацию LLM, тегирование графа знаний, неизменяемые логи и автоматические проверки соответствия, команды могут предоставить регулирующим органам проверяемый след, сохраняя при этом скорость и точность, которые предоставляет ИИ.

Современные SaaS‑компании утопают в вопросниках по безопасности. При развертывании движка управления жизненным циклом доказательств на основе ИИ команды могут в реальном времени собирать, обогащать, версионировать и подтверждать доказательства. В этой статье объясняется архитектура, роль графов знаний, реестров прослеживаемости и практические шаги по внедрению решения в Procurize.