See artikkel tutvustab praktilist plaani, mis ühendab Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kohandatud viitmallidega. Sidudes reaal‑ajaliselt värskendatud tõendipõhju, teadmusgraafe ja LLM‑e, saavad organisatsioonid automatiseerida turvaküsimustike vastuseid suurema täpsuse, jälgitavuse ja auditeeritavusega, hoides samal ajal vastavusmeeskonnad protsessis kontrolli all.

See artikkel uurib suurte keelemudelite täpset häälestamist tööstusharu spetsiifilistele vastavusandmete põhjal, et automatiseerida turvaküsimustike vastuseid, vähendada käsitsi tööd ja säilitada auditeeritavus näiteks Procurize platvormil.