บทความนี้อธิบายแนวคิดของวงจรการตอบกลับแบบเรียนรู้เชิงกระทำที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม AI ของ Procurize โดยการผสานการตรวจสอบจากมนุษย์ในลูป (human‑in‑the‑loop) การสุ่มตัวอย่างความไม่แน่นอน และการปรับแต่งพรอมต์แบบไดนามิก บริษัทต่าง ๆ สามารถปรับแต่งคำตอบที่สร้างโดย LLM สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัยได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ได้ความแม่นยำที่สูงขึ้นและเร่งกระบวนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ—ทั้งหมดนี้ในขณะยังคงรักษาความสามารถในการตรวจสอบที่ตรวจสอบได้

Procurize AI นำเสนอระบบการเรียนรู้แบบปิด‑ลูปที่จับการตอบแบบสอบถามของผู้ขาย, แยกข้อมูลเชิงปฏิบัติ, และปรับแต่งนโยบายการปฏิบัติตามอัตโนมัติ ด้วยการผสาน Retrieval‑Augmented Generation, กราฟความรู้เชิงความหมาย, และการเวอร์ชันนโยบายที่ขับเคลื่อนด้วยข้อเสนอแนะ องค์กรสามารถรักษาความปลอดภัยให้ทันสมัย ลดภาระงานด้วยมือ และเพิ่มความพร้อมต่อการตรวจสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ