Эта статья представляет новую архитектуру, объединяющую квантово‑ускоренное федеративное обучение, многомодальное генеративное извлечение с дополнением и динамические графы знаний о соответствии. Она объясняет, как подход обеспечивает низкую задержку и конфиденциальность при синтезе доказательств в реальном времени для регулятивного соответствия в распределённых предприятиях, решая проблемы масштабируемости, безопасности и объяснимости.