این مقاله به بررسی معماری نوینی می‌پردازد که تولید تقویت‌شده با بازخوانی (RAG)، چرخه‌های بازخورد پرامپت و شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) را ترکیب می‌کند تا گراف‌های دانش انطباقی به‌صورت خودکار تکامل یابند. با بستن حلقه بین پاسخ‌های پرسش‌نامه، نتایج حسابرسی و پرامپت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند شواهد امنیتی و نظارتی خود را به‌روز نگه دارند، تلاش دستی را کاهش داده و اعتماد به حسابرسی را افزایش دهند.

این مقاله معماری نوآورانه‌ای را معرفی می‌کند که یادگیری خودنظارتی را بر روی دستگاه‌های لبه با تکامل پویا گراف دانش ترکیب می‌کند و امکان نظارت بر تطبیق به‌صورت زمان واقعی، اجرای خودکار سیاست‌ها و بینش‌های بدون تأخیر برای شرکت‌های تحت‌نظر را فراهم می‌سازد.