ეს სტატია პრეზენტირებს შემდეგ‑დგენილ არქტიტექტურას, რომელიც აერთიანებს Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) და ფედერალურ ცოდნის გრაფებს, რათა გააწოდოთ რეალურ‑დროის, ზუსტი ელექტრონული ფაქტები უსაფრთხოების კითხვარებისთვის. გაეცანით ძირითად კომპონენტებს, ინტეგრაციის მოდელებს და პრაქტიკულ ნაბიჯებს, რათა შექმნათ დინამიკური ცნობებების ორგანიზაციის სისტემა, რომელიც შესამცირებს ხელით შესრულებულ მუშაობას, აუმჯობესებს შესაბამისობის ტრასირებლობას და ეგვაჟდება რეგულაციებზე გნატული ცვლილებების ფარგლებში.