Tento článek se ponořuje do strategií inženýrství promptů, které umožňují velkým jazykovým modelům (LLM) poskytovat přesné, konzistentní a auditovatelné odpovědi na bezpečnostní dotazníky. Čtenáři se naučí, jak navrhovat promptů, vkládat kontext politik, ověřovat výstupy a integrovat workflow do platforem jako Procurize pro rychlejší a bezchybné odpovědi v souladu s předpisy.

Tento článek vysvětluje koncept smyčky zpětné vazby aktivního učení zabudované do AI platformy Procurize. Kombinací validace člověk‑v‑smyčce, výběru nejistých případů a dynamického přizpůsobení promptů mohou společnosti neustále vylepšovat odpovědi generované LLM na bezpečnostní dotazníky, dosáhnout vyšší přesnosti a urychlit cykly souladu – vše při zachování auditovatelného původu.