Bài viết này tiết lộ một kiến trúc mới kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, luồng dữ liệu quy định trực tiếp và tóm tắt bằng chứng thích nghi thành một động cơ đánh giá điểm tin cậy theo thời gian thực. Độc giả sẽ khám phá quy trình dữ liệu, thuật toán tính điểm, các mẫu tích hợp với Procurize, và hướng dẫn thực tiễn để triển khai giải pháp tuân thủ, có thể kiểm toán, giảm đáng kể thời gian phản hồi các câu hỏi đồng thời nâng cao độ chính xác.

Bài viết này giới thiệu Động Cơ Tóm Tắt Bằng Chứng Thích Ứng, một thành phần AI mới tự động rút gọn, xác thực và liên kết bằng chứng tuân thủ với câu trả lời cho các bảng câu hỏi bảo mật trong thời gian thực. Bằng cách kết hợp tìm kiếm tăng cường bằng tạo (RAG), đồ thị tri thức động và lời nhắc ngữ cảnh, động cơ giảm đáng kể độ trễ phản hồi, nâng cao độ chính xác câu trả lời và tạo ra một chuỗi bằng chứng có thể kiểm toán toàn diện cho các đội ngũ quản lý rủi ro nhà cung cấp.