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 новий підхід до автоматизації комплаєнсу – використання генеративного ШІ для перетворення відповідей на анкети безпеки у динамічні, дієві плейбуки. За рахунок прив’язки до реального часу‑доказів, оновлень політик та завдань з ремедіації організації можуть швидше закривати прогалини, підтримувати аудиторські сліди та надавати командам самостійні інструкції. Посібник охоплює архітектуру, робочий процес, кращі практики та приклад діаграми Mermaid, що ілюструє процес від початку до кінця.

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.