В этой статье рассматривается, как Procurize может объединять живые регулятивные потоки с Retrieval‑Augmented Generation (RAG) для предоставления мгновенно актуальных, точных ответов на вопросы анкеты по безопасности. Узнайте об архитектуре, конвейерах данных, соображениях безопасности и пошаговой дорожной карте реализации, превращающей статическое соответствие в живую адаптивную систему.

В этой статье представлен практический план, объединяющий Retrieval‑Augmented Generation (RAG) с адаптивными шаблонами подсказок. Связывая хранилища актуальных доказательств, графы знаний и большие языковые модели (LLM), организации могут автоматизировать ответы на вопросы безопасности с повышенной точностью, прослеживаемостью и проверяемостью, при этом контролируя процесс команды по соответствию.

Узнайте, как самообслуживаемый AI‑помощник по соблюдению требований может комбинировать Retrieval‑Augmented Generation (RAG) с детализированным ролевым контролем доступа, чтобы предоставлять безопасные, точные и готовые к аудиту ответы на вопросы по безопасности, снижая ручные усилия и повышая доверие в SaaS‑организациях.