Denne artikel udforsker en ny tilgang, der kombinerer store sprogmodeller, live risikotelemetri og orkestrerings‑pipelines for automatisk at generere og tilpasse sikkerhedspolitikker til leverandør‑spørgeskemaer, reducere manuelt arbejde og samtidig opretholde overholdelses‑nøjagtighed.

Denne artikel udforsker strategien med at finjustere store sprogmodeller på branche‑specifik overholdelses‑data for at automatisere svar på sikkerhedsspørgeskemaer, reducere manuelt arbejde og opretholde auditabilitet i platforme som Procurize.

Denne artikel introducerer en praktisk plan, der kombinerer Retrieval‑Augmented Generation (RAG) med adaptive prompt‑skabeloner. Ved at forbinde real‑tid evidenslagre, vidensgrafer og LLM’er kan organisationer automatisere svar på sikkerhedsspørgeskemaer med højere nøjagtighed, sporbarhed og auditabilitet, mens compliance‑teamene forbliver i kontrol.

Denne artikel dykker dybt ned i prompt engineering‑strategier, der får store sprogmodeller til at levere præcise, konsistente og auditerbare svar på sikkerhedsspørgeskemaer. Læserne vil lære, hvordan man designer prompts, indlejrer politik‑kontekst, validerer output og integrerer arbejdsflowet i platforme som Procurize for hurtigere, fejl‑frie compliance‑svar.