Эта статья исследует новый подход, при котором граф знаний, усиленный генеративным ИИ, постоянно обучается на взаимодействиях с анкетами, предоставляя мгновенные, точные ответы и доказательства, сохраняя проверяемость и соответствие требованиям.

Эта статья подробно рассматривает новейший движок Federation Retrieval‑Augmented Generation (RAG) от Procurize AI, созданный для согласования ответов между несколькими нормативными рамками. Объединяя федеративное обучение с RAG, платформа предоставляет ответы в реальном времени с учётом контекста, сохраняя конфиденциальность данных, сокращая время отклика и повышая согласованность ответов на вопросы по безопасности.

Эта статья исследует новую архитектуру, объединяющую разрозненные регулятивные графы знаний в единый модель, пригодную для ИИ. Путём объединения стандартов, таких как [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и [GDPR](https://gdpr.eu/), а также отраслевых рамок, система позволяет мгновенно и точно отвечать на вопросы в опросниках по безопасности, снижает ручные трудозатраты и сохраняет аудитируемость в разных юрисдикциях.

Эта статья объясняет концепцию цикла обратной связи активного обучения, встроенного в AI‑платформу Procurize. Комбинируя проверку «человек‑в‑цикле», отбор по неопределённости и динамическую адаптацию подсказок, компании могут постоянно уточнять ответы, сгенерированные LLM, на вопросы по безопасности, повышать точность и ускорять циклы соответствия — при этом сохранять проверяемое происхождение данных.

Procurize AI представляет систему закрытого цикла обучения, которая захватывает ответы поставщиков на анкеты, извлекает практические инсайты и автоматически уточняет политики соблюдения. Комбинируя Retrieval‑Augmented Generation, семантические графы знаний и версионирование политик на основе обратной связи, организации могут поддерживать актуальный статус безопасности, снижать ручные затраты и улучшать готовность к аудиту.