У цій статті представлено практичний план, що об’єднує генерацію з підсиленням пошуку (RAG) з адаптивними шаблонами підказок. За рахунок зв’язку зі сховищами доказів у реальному часі, графами знань та великими мовними моделями (LLM) організації можуть автоматизувати відповіді на безпекові анкети з вищою точністю, простежуваністю та аудиторською прозорістю, залишаючи команди з відповідності у контролі процесу.

У цій статті розглядається, як Procurize може поєднати живі потоки регуляторних даних із Retrieval‑Augmented Generation (RAG), щоб миттєво отримувати точні відповіді на анкети безпеки. Дізнайтеся про архітектуру, конвеєри даних, питання безпеки та покрокову дорожню карту впровадження, що перетворює статичний підхід до комплаєнсу у живу, адаптивну систему.

Дізнайтеся, як самообслуговуючий AI асистент комплаенсу може поєднувати Retrieval‑Augmented Generation (RAG) із тонким рольовим контролем доступу, щоб надавати безпечні, точні та готові до аудиту відповіді на анкети безпеки, зменшуючи ручну працю та підвищуючи довіру в SaaS‑організаціях.