ეს სტატია ახსნის, როგორ შეუძლია კონტექსტურ-დასაწყისის ძრავე, რომელიც მუშაობს დიდი ენის მოდელებით, გარდაქმნათ უტეხავს ბმთა მონაცემები ციფრულ, აუდიტ‑მომზადებულ პასუხებად უსაფრთხოების კითხვარებისთვის, უსაფრთხოების შენარჩუნებით და ხელით შრომის შემცირებით.

ეს სტატია შეთავსდება ახალ AI‑მოუყინებელ ძრავაზე, რომელიც დიდი ენის მოდელები (LLM‑ები) დინამიკულ ცოდნის გრაფიკთან აერთიანებს, ავტომატურად რეკომენდირებთ ყველაზე შესაბამის მტკიცებულებებს უსაფრთხოების კითხვარებისთვის, რაც ზრდის წესების ნაკლებურობასა და სიჩქესას კომისიის გუნდებისთვის.

ეს სტატია აღწერს კონფიდენციალურ გამოთვლებისა და გენერატიული AI-ის შერწყამას Procurize პლატფორმაზე. Trusted Execution Environments (TEE)‑ის (შესამოწმებელი შესრულების გარემოების) და დაშიფრულ AI‑ინფერენციის იყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უსაფრთხოების კითხვარების ავტომატიზირება, მონაცემთა კონფიდენციალურობა, მთლიანობა და აუდიტირებადობა თავიდან არ დავქვეითება—ამასთან ეს ქმნის რისკიან მანუალურ პროცესებზე არასრულებელ, პროვაბლიფიკაციურად უსაფრთხო, რეალურ‑დროის სერვისს.

Procurize AI ასხავს დახურული‑ბლოკის სასწავლებლო სისტემა, რომელიც იღებს vendor-ის კითხვარის პასუხებს, იჟექება ქმედითი იგნიციები და ავტომატურად უფოყავს შესაბამისობის პოლიტიკებს. Retrieval‑Augmented Generation‑ის, სემანტიკური ცოდნის გრაფიკების და უკუკავშირის მიხედვით ვერსიონირებადი პოლიტიკების კომბინაციით, ორგანიზაციებმა შეუძლიათ უვითელენ რეალურ დროში უსაფრთხოების პოზიციას, შემცირდეს ხელით ლაბორატორიული შრომა და გაუმჯობესდეს აუდიტის მზადყოფნა.

ამ სტატია განისაზღვრება ახალი არქიტექტურით, რომელიც აერთიანებს შრიჯ‑ლინგუალურ ემბედინგებს, ფედერირებულ სწავლას და მონაცემ‑განახლებული გენერაციას მრავალენოვან ცოდნის გრაფებზე. შედეგად, სისტემა ავტომატურად ჰარმონიზირებს უსაფრთხოების და પાલობის კითხვარებს რეგიონებით, შესატყვისად ადვილად ახდენს ხელით გადათარგმნის შრომას, გაუმჯობესებს პასუხის თანმიმდევრულობას, და ახორციელებს რეალურ‑დროის, აუდიტირებად პასუხებს გლობალურ SaaS‑მომწოდებლებს.