ისწავლეთ, როგორ შეიძლება თვითმომსახურე AI შესაბამისობის აუპისტენტი შეაერთოს Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ფინ‑გრაინდ როლზე დაყრდნობილ წვდომის კონტროლით, რათა უსაფრთხოების კითხვარებზე მიწოდოს უსაფრთხო, ზუსტი და აუდიტზე მზადყოფნის მქონე პასუხები, რაც შემცალია ხელით-ის შესრულებას და ზრდის ნამაგრებლობას SaaS ორგანიზაციებში.

ეს სტატია განისაზღვრება ახალ თვითსწავლულ მტკიცებულებების აღქმის სისტემაზე, რომელსაც ავრცელებს Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ცვალებულ ცოდნის გრაფიკით. ის დავენატურებთ, როგორ გამოიყურება სისტემა მტკიცებულებების ავტომატური აღქმა, აყოფა, და გადამოწმება უსაფრთხოების კითხვარებისთვის, რეგულაციური ცვლილებების ადაპტირება და არსებული აკლემის სამუშაო პროცესებთან ინტეგრირება, რაც პასუხის დროის შემცირებით 80 % აძლიერებს.

ღრმა ანალიზი ინტერფეისიული AI თანხმობის სენდბოქსის დიზაინზე, ბარგებზე და განხორციელებაზე, რომელიც გუნდებს ეხმარება პროტოტიპირებაში, ტესტირებაში და უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატიზებული პასუხების ტრანსფორმაციაზე, ეფექტურობა და ნდობა გაიზრდება.

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.

ეს სტატია ახდენს ახალი არქიტექტურაზე, რომელიც აუხსნის Retrieval‑Augmented Generation‑ს, მოთხოვნის‑უკუგაბს ციკლებსა და გრაფის ნიაის ქსელებზე (GNN), რათა შესაბამისობის ცოდნის გრაფები ავტონომიურად ევოლიუბიონ. კითხვაზე პასუხის მიტანული ბიბლიოთეკის, აუკპორტის შედგენილობისა და AI‑ზე დაფუძნებული მოთხოვნების საშუალებით ორგანიზაციებს შეუძლია ინარჩუნონ უსაფრთხოების და რეგულაციური მასალები ზუსტად, შემცირდეს ხელით კეთებული შრომა და გაიზარდოთ აუკპორტის ნდობა.