https://blog.procurize.ai/lt/tags/ontology-evolution/Recent content in Ontology Evolution on Išmani automatizacija klausimynams ir atitiktiesHugolthttps://blog.procurize.ai/lt/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/lt/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/<h1 id="savarankiškai-prižiūrimas-daugiemodulis-informacijos-paieškos-papildytas-generavimas-realiu-laiku-atitikties-ontologijos-evoliucijai">Savarankiškai prižiūrimas daugiemodulis informacijos paieškos papildytas generavimas realiu laiku atitikties ontologijos evoliucijai</h1> <h2 id="įvadas">Įvadas</h2> <p>Įmonės, veikiančios reguliuojamuose sektoriuose, privalo nuolat suderinti savo vidinius duomenų modelius su nuolat kintančiu įstatymų, standartų ir pramonės geriausios praktikos kraštovaizdžiu. Tradiciniai atitikties procesai remiasi rankiniais ontologijų atnaujinimais, periodiniais auditais ir sunkiomis taisyklių variklio sistemomis. Šių procesų įvedama vėlavimas sukuria „aklas“ taškus, kuriuos gali išnaudoti tiek įsilaužėliai, tiek auditoriai.</p> <p>Nauja AI valdomų sistemų karta atsiranda, kad užpildytų šią spragą. Sujungdama <strong>savarankiškai prižiūrimą mokymą</strong>, <strong>daugiemodulinį informacijos paieškos papildytą generavimą (RAG)</strong> ir <strong>federacinį krašto intelektą</strong>, organizacijos gali realiu laiku išlaikyti atitikties ontologijas šviežias, išlaikydamos duomenų suverenumą ir privatumą. Šiame straipsnyje išsamiai nagrinėjami techniniai blokai, duomenų srautai ir praktiniai šios sistemos privalumai.</p>