מאמר זה חוקר מנוע מיפוי ראיות ללמידה עצמית חדשני המשלב יצור משופר באמצעות שליפה (RAG) עם גרף ידע דינמי. גלו כיצד המנוע מחלץ, ממפה ומאמת ראיות לשאלוני אבטחה באופן אוטומטי, מסתגל לשינויים רגולטוריים ומשתלב בתהליכי הציות הקיימים כדי לקצר את זמן המענה עד 80 %.

מאמר זה מציג את מנוע הניתוב בינה מלאכותית מודע הקשר של Procurize, מערכת בזמן אמת המתאמת שאלונים בטחוניים עם הצוותים או המומחים הפנימיים המתאימים ביותר. על‑ידי שילוב של הבנת שפה טבעית, גרף ידע מבוסס מקורות, ואיזון עומס דינמי, המנוע מצמצם את זמן המענה, משפר את איכות התשובות, ויוצר שרשרת ביקורת ניתנת למעקב למנהלי הציות. הקוראים יחקרו את התכנון האדריכלי, מודלי AI מרכזיים, תבניות אינטגרציה, ושלבים מעשיים לפריסת המנוע בסביבות SaaS מודרניות.

מאמר זה מסביר כיצד מנוע נרטיב קונטקסטואלי המופעל על ידי מודלים גדולים של שפה יכול להפוך נתוני ציות גולמיים לתשובות ברורות ומוכנות לביקורת לשאלוני אבטחה, תוך שמירה על דיוק והפחתת מאמץ ידני.

שכבת התרגום החדשה שמופעלת ב‑AI של Procurize מאפשרת לצוותי האבטחה והציות לענות על שאלוני ספקים בכל שפה באופן מיידי. על‑ידי שילוב מודלי שפה גדולים, מונחי תחום ספציפיים, ואימות בזמן אמת, הפלטפורמה שומרת על עדינות רגולטורית, מקצרת את זמן המענה, ומרחיבה את ההגעה לשווקים חדשים ללא פגיעה באפשרות audit.

ארגונים נשענים יותר ויותר על AI למענה על שאלוני אבטחת מידע, אך הנדסת פרומפטים נשארת בעיית צוואר בקבוק. מרקטפלייס פרומפטים מודולרי מאפשר לצוותי אבטחה, משפטים והנדסה לשתף, לנהל גרסאות ולמחזר פרומפטים מאומתים. מאמר זה מסביר את הקונספט, תבניות ארכיטקטוניות, מודלים של ממשל, ושלבים פרקטיים לבניית מרקטפלייס בתוך Procurize, שהופך את עבודת הפרומפט לנכס אסטרטגי המתרחב יחד עם דרישות התאימות.