<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Ontology Evolution on Умна автоматизация за въпросници и съответствие</title><link>https://blog.procurize.ai/bg/tags/ontology-evolution/</link><description>Recent content in Ontology Evolution on Умна автоматизация за въпросници и съответствие</description><generator>Hugo</generator><language>bg</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/bg/tags/ontology-evolution/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Самообучаващо се мултимодално извличане‑подкрепено генериране за еволюция на онтологията за съответствие в реално време</title><link>https://blog.procurize.ai/bg/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/bg/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/</guid><description>&lt;h1 id="самообучаващо-се-мултимодално-извличанеподкрепено-генериране-за-еволюция-на-онтологията-за-съответствие-в-реално-време">Самообучаващо се мултимодално извличане‑подкрепено генериране за еволюция на онтологията за съответствие в реално време&lt;/h1>
&lt;h2 id="въведение">Въведение&lt;/h2>
&lt;p>Предприятията, опериращи в регулирани сектори, трябва постоянно да съгласуват вътрешните си модели на данни с постоянно променящия се набор от закони, стандарти и най‑добри практики в индустрията. Традиционните процеси за съответствие разчитат на ръчни актуализации на онтологии, периодични одити и тежки правила‑движещи системи. Закъснението, въведено от тези процеси, създава „слепи зони“, които нападатели и одитори могат да експлоатират.&lt;/p></description></item></channel></rss>