Tento článek představuje nově navržený engine pro augmentaci syntetických dat, který má za cíl posílit platformy generativní AI jako je Procurize. Vytvářením soukromí‑respektujících, vysoce věrných syntetických dokumentů engine trénuje LLM k přesnému odpovídání na bezpečnostní dotazníky bez odhalování skutečných zákaznických dat. Poznejte architekturu, pracovní postup, bezpečnostní záruky a praktické kroky nasazení, které snižují manuální úsilí, zlepšují konzistenci odpovědí a zachovávají regulatorní soulad.

Bezpečnostní dotazníky jsou úzkým místem pro mnoho poskytovatelů SaaS, vyžadují přesné, opakovatelné odpovědi napříč desítkami standardů. Vytvořením vysoce kvalitních syntetických dat, která odrážejí skutečné auditní odpovědi, mohou organizace dolaďovat velké jazykové modely (LLM) bez odhalování citlivých textů politik. Tento článek provádí kompletním pipeline‑centrickým procesem syntetických dat – od modelování scénářů po integraci s platformou jako Procurize – a přináší rychlejší obrat, konzistentní shodu a bezpečný tréninkový cyklus.