Тази статия представя новаторски синтетичен двигател за увеличаване на данните, проектиран да подсили платформи за Генеративен AI като Procurize. Чрез създаване на документи‑синтетика, запазващи поверителността и висока фиделност, двигателят обучава големи езикови модели (LLM) да отговарят на въпросници за сигурност точно, без да излага реални клиентски данни. Запознайте се с архитектурата, работния поток, гаранциите за сигурност и практическите стъпки за внедряване, които намаляват ръчната работа, подобряват консистентността на отговорите и спазват регулаторните изисквания.

В съвременните SaaS среди AI‑механизмите генерират отговори и подкрепящи доказателства за сигурностните въпросници със скорост. Без ясна представа къде произхожда всяко доказателство, екипите рискуват пропуски в съответствието, провали при одити и загуба на доверието на заинтересованите страни. Тази статия представя табло за линия на данните в реално време, което свързва AI‑генерираните доказателства с изходните документи, клаузи от политики и обекти от графа на знанията, предоставяйки пълна произходност, анализ на въздействието и действия за съответстващите специалисти и инженери по сигурността.

Съвременните SaaS компании се удържат в безброй въпросници за сигурност. Чрез внедряване на мотор за жизнен цикъл на доказателства, управляем от ИИ, екипите могат да събират, обогатяват, версиират и сертифицират доказателства в реално време. Тази статия обяснява архитектурата, ролята на графовете на знанието, регистрите за произход и практичните стъпки за внедряване на решението в Procurize.