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.

Въпросниците за сигурност са тесен бутон за много SaaS доставчици, изискващи прецизни, повторяеми отговори по десетки стандарти. С генериране на висококачествени синтетични данни, които отразяват реалните отговори от одити, организациите могат да фино настроят големи езикови модели (LLM‑ове), без да разкриват чувствителния текст на политиките. Тази статия обхваща цялостен процес, ориентиран към синтетични данни – от моделиране на сценариите до интеграция с платформа като Procurize, осигурявайки по‑бърз обратен процес, последователно съответствие и безопасен цикъл на обучение.