https://blog.procurize.ai/hy/tags/ontology-evolution/Recent content in Ontology Evolution on Խելացի ավտոմատացում հարցաթերթիկների և համապատասխանության համարHugohyhttps://blog.procurize.ai/hy/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/hy/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/<h1 id="ինքնակառավարիչ-բազմամոդալ-վերականգնվածավելացված-գեներացիա-իրական-ժամանակի-համաձայնության-օնտոլոգիայի-զարգացման-համար">Ինքնակառավարիչ բազմամոդալ վերականգնված‑ավելացված գեներացիա իրական ժամանակի համաձայնության օնտոլոգիայի զարգացման համար</h1> <h2 id="ներածություն">Ներածություն</h2> <p>Կանոնակարգված ոլորտներում գործող ձեռնարկությունները պետք է մշտապես համընկնեն իրենց ներքին տվյալների մոդելները մշտապես փոփոխվող օրենքների, ստանդարտների և արդյունաբերական լավագույն պրակտիկների հետ։ Ավանդական համաձայնության պիպլայնները հիմնված են ձեռքով օնտոլոգիայի թարմացումների, պարբերական աուդիտների և ծանր քայքայող կանոնների շարժիչների վրա։ Այս գործընթացների կողմից ստեղծված ուշացումը ստեղծում է անտեսանելի հատվածներ, որոնք հարձակվողները և աուդիտորները կարող են օգտագործել։</p> <p>Նոր սերնդի AI‑ն ուղղված համակարգերը առաջադիմում են այդ բացը փակելու համար։ Միացնելով <strong>ինքնակառավարիչ ուսուցում</strong>, <strong>բազմամոդալ Retrieval‑Augmented Generation (RAG)</strong> և <strong>ֆեդերացված եզրային բանականություն</strong>, կազմակերպությունները կարող են պահել իրենց համաձայնության օնտոլոգիաները թարմ <strong>իրական ժամանակում</strong>, միաժամանակ պահպանելով տվյալների ինքնակառավարություն և գաղտնիություն։ Այս հոդվածը ներկայացնում է տեխնիկական կառուցվածքային բլոկները, տվյալների հոսքերը և պրակտիկ առավելությունները նման համակարգի համար։</p>