Bài viết này khám phá một kiến trúc mới kết hợp Retrieval‑Augmented Generation, vòng phản hồi prompt, và Graph Neural Networks để cho phép đồ thị kiến thức tuân thủ tự động phát triển. Bằng cách khép kín vòng lặp giữa câu trả lời câu hỏi, kết quả kiểm toán và các prompt dựa trên AI, các tổ chức có thể duy trì chứng cứ bảo mật và quy định luôn cập nhật, giảm thiểu công sức thủ công và tăng độ tin cậy trong kiểm toán.

Các đội tuân thủ hiện đại gặp khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của bằng chứng được cung cấp cho các bảng câu hỏi bảo mật. Bài viết này giới thiệu một quy trình làm việc mới kết hợp zero‑knowledge proofs (ZKP) với việc tạo bằng chứng dựa trên AI. Cách tiếp cận cho phép các tổ chức chứng minh tính chính xác của bằng chứng mà không tiết lộ dữ liệu thô, tự động hoá việc xác thực và tích hợp liền mạch với các nền tảng bảng câu hỏi hiện có như Procurize. Độc giả sẽ khám phá các nền tảng mật mã, thành phần kiến trúc, các bước thực hiện và lợi ích thực tiễn cho các đội tuân thủ, pháp lý và bảo mật.

Bài viết này giải thích kiến trúc, các pipeline dữ liệu và các thực hành tốt nhất để xây dựng một kho bằng chứng liên tục được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách tự động thu thập, phiên bản hoá và truy xuất ngữ cảnh bằng chứng, các đội bảo mật có thể trả lời các bảng câu hỏi trong thời gian thực, giảm công việc thủ công và duy trì sự tuân thủ luôn sẵn sàng cho các cuộc kiểm toán.