https://blog.procurize.ai/pl/tags/ontology-evolution/Recent content in Ontology Evolution on Inteligentna automatyzacja ankiet i zgodnościHugoplhttps://blog.procurize.ai/pl/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/pl/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/<h1 id="samouczenie-się-wielomodalne-generowanie-wspomagane-wyszukiwaniem-w-czasie-rzeczywistym-dla-ewolucji-ontologii-zgodności">Samouczenie się wielomodalne generowanie wspomagane wyszukiwaniem w czasie rzeczywistym dla ewolucji ontologii zgodności</h1> <h2 id="wprowadzenie">Wprowadzenie</h2> <p>Przedsiębiorstwa działające w sektorach regulowanych muszą nieustannie dopasowywać swoje wewnętrzne modele danych do nieustannie zmieniającego się krajobrazu ustaw, standardów i najlepszych praktyk branżowych. Tradycyjne procesy zgodności opierają się na ręcznych aktualizacjach ontologii, okresowych audytach i ciężkich silnikach reguł. Opóźnienia wprowadzane przez te procesy tworzą „ślepe punkty”, które mogą wykorzystać zarówno atakujący, jak i audytorzy.</p> <p>Nowa generacja systemów napędzanych sztuczną inteligencją powstaje, aby wypełnić tę lukę. Poprzez połączenie <strong>samouczenia się</strong>, <strong>wielomodalnego generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG)</strong> oraz <strong>federowanej inteligencji brzegowej</strong>, organizacje mogą utrzymywać swoje ontologie zgodności aktualne <strong>w czasie rzeczywistym</strong>, zachowując jednocześnie suwerenność danych i prywatność. Ten artykuł przeprowadza przez techniczne elementy budulcowe, przepływy danych i praktyczne korzyści takiego systemu.</p>