이 문서는 영지식증명, 연합 학습, 검색‑강화 생성(RAG)을 결합한 새로운 아키텍처를 소개합니다. 이 아키텍처는 멀티‑테넌트 환경에서 변조 방지 및 프라이버시 보호가 가능한 규정 준수 증거를 생성합니다. 원시 데이터는 온프레미스에 보관하고, 암호화된 모델 업데이트와 증거 조각만을 공유함으로써 조직은 규제 요구 사항을 충족하면서 생성 AI의 속도와 인사이트를 유지할 수 있습니다. 설계, 보안 보장, 구현 단계 및 실제 사용 사례를 깊이 있게 탐구합니다.

이 문서는 제로 지식 증명(ZKP)과 검색 강화 생성(RAG)을 결합하여 실시간으로 변조 방지 및 프라이버시 보호 규정 준수 증거를 생성하는 새로운 아키텍처를 소개합니다. 엣지 네이티브 AI, 암호화 증명 및 지속적으로 진화하는 지식 그래프를 활용함으로써 조직은 규제 기관의 질문에 즉시 답변하면서 민감한 데이터가 노출되지 않음을 보장할 수 있습니다. 이 가이드는 핵심 개념, 시스템 설계, 구현 단계, 성능 고려 사항 및 실제 사용 사례를 다루며 차세대 규정 준수 증거 엔진을 구축하기 위한 실용적인 로드맵을 제공합니다.