Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với các nguồn kiến thức luôn được cập nhật, cung cấp bằng chứng chính xác và ngữ cảnh ngay tại thời điểm trả lời bảng câu hỏi bảo mật. Bài viết này khám phá kiến trúc RAG, các mẫu tích hợp với Procurize, các bước thực hiện thực tiễn và các cân nhắc về bảo mật, giúp các đội ngũ rút ngắn thời gian phản hồi tới 80 % đồng thời duy trì tính nguồn gốc chuẩn kiểm toán.