यह लेख एक नवीन हाइब्रिड रिट्रीवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो रीयल‑टाइम में पॉलिसी ड्रिफ्ट की निरंतर निगरानी करता है। LLM‑आधारित उत्तर निर्माण को नियामक नॉलेज ग्राफ़ पर स्वचालित ड्रिफ्ट डिटेक्शन के साथ संयोजित करके सुरक्षा प्रश्नावली उत्तरों को सटीक, ऑडिट योग्य और बदलती अनुपालन आवश्यकताओं के साथ तुरंत संरेखित रखा जाता है। यह गाइड आर्किटेक्चर, कार्य‑प्रवाह, कार्यान्वयन चरण और SaaS विक्रेताओं के लिए गतिशील AI‑संचालित प्रश्नावली ऑटोमेशन के सर्वोत्तम अभ्यासों को कवर करता है।
Procurize AI ने एक क्रांतिकारी परत प्रस्तुत की है जो होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन को जेनरेटिव एआई के साथ जोड़ती है, जिससे संवेदनशील विक्रेता प्रश्नावली डेटा सुरक्षित रहता है। यह लेख क्रिप्टोग्राफिक नींव, सिस्टम संरचना, रीयल‑टाइम प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो और अनुपालन टीमों के लिए शून्य‑ज्ञान सुरक्षा के साथ स्वचालन गति बनाए रखने के व्यावहारिक लाभों में गहराई से उतरता है।