<?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 Automazione intelligente per questionari e conformità</title><link>https://blog.procurize.ai/it/tags/ontology-evolution/</link><description>Recent content in Ontology Evolution on Automazione intelligente per questionari e conformità</description><generator>Hugo</generator><language>it</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/it/tags/ontology-evolution/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Generazione Autogestita Multimodale Arricchita da Recupero per l’Evoluzione in Tempo Reale dell’Ontologia di Conformità</title><link>https://blog.procurize.ai/it/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/it/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/</guid><description>&lt;h1 id="generazione-autogestita-multimodale-arricchita-da-recupero-per-levoluzione-in-tempo-reale-dellontologia-di-conformità">Generazione Autogestita Multimodale Arricchita da Recupero per l’Evoluzione in Tempo Reale dell’Ontologia di Conformità&lt;/h1>
&lt;h2 id="introduzione">Introduzione&lt;/h2>
&lt;p>Le imprese che operano in settori regolamentati devono allineare costantemente i propri modelli di dati interni a un panorama in continuo mutamento di leggi, standard e migliori pratiche del settore. I tradizionali flussi di lavoro di conformità si basano su aggiornamenti manuali dell’ontologia, audit periodici e motori di regole pesanti. La latenza introdotta da questi processi crea punti ciechi che sia gli aggressori sia gli auditor possono sfruttare.&lt;/p></description></item></channel></rss>