Команды закупок и безопасности сталкиваются с устаревшими доказательствами и несогласованными ответами в вопросниках. Эта статья объясняет, как Procurize AI использует постоянно обновляемый граф знаний, работающий на основе Retrieval‑Augmented Generation (RAG), чтобы мгновенно обновлять и проверять ответы, снижая ручной труд и повышая точность и проверяемость.

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.

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.

В статье рассматривается новая архитектура, объединяющая Retrieval‑Augmented Generation, циклы обратной связи запросов и графовые нейронные сети, позволяющая автоматически эволюционировать графы знаний комплаенса. Закрывая цикл между ответами на вопросы, результатами аудитов и запросами, управляемыми ИИ, организации могут поддерживать свои доказательства безопасности и нормативные материалы в актуальном состоянии, сократить ручные затраты и повысить уверенность в аудитах.