Bài viết giải thích về một động cơ kể chuyện tuân thủ tự tiến hoá mới, liên tục fine‑tune các mô hình ngôn ngữ lớn trên dữ liệu bảng câu hỏi, cung cấp các phản hồi tự động ngày càng cải thiện và chính xác, đồng thời duy trì khả năng kiểm toán và bảo mật.

Procurize AI giới thiệu hệ thống học vòng khép kín nắm bắt các câu trả lời của nhà cung cấp, trích xuất những hiểu biết có thể hành động và tự động tinh chỉnh các chính sách tuân thủ. Bằng cách kết hợp Retrieval‑Augmented Generation, đồ thị tri thức ngữ nghĩa và phiên bản chính sách dựa trên phản hồi, các tổ chức có thể duy trì trạng thái an ninh hiện tại, giảm công việc thủ công và cải thiện khả năng chuẩn bị cho kiểm toán.

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.