Turvalisuse küsimustikud on paljude SaaS-teenusepakkujate kitsaskoht, nõudes täpseid, korduvkasutatavaid vastuseid kümnete standardite ulatuses. Luues kõrgekvaliteedilisi sünteetilisi andmeid, mis peegeldavad reaalseid auditi vastuseid, saavad organisatsioonid täpsustada suuri keelemudeleid (LLM‑e) avaldades tundliku poliitika teksti. See artikkel juhendab läbi täieliku sünteetilistest andmetest keskenduva torujuure, alates stsenaariumi modelleerimisest kuni integratsioonini platvormiga nagu Procurize, pakkudes kiiremat vastust, järjekindlat nõuetele vastavust ja turvalist koolitussilmust.

See artikkel tutvustab uut sünteetilise andmete täiendamise mootorit, mis on loodud Generatiivset AI platvormi nagu Procurize võimestamiseks. Luues privaatsust säilitavaid, kõrge täpsusega sünteetilisi dokumente, koolitab mootor LLM‑e vastama turvaküsimustele täpselt, ilma et reaalse kliendiandmete avaldamist oleks vaja. Tutvuge arhitektuuri, töövoo, turvalisuse tagatiste ja praktiliste juurutamisetappidega, mis vähendavad käsitsi tööd, parandavad vastuste järjepidevust ja säilitavad regulatiivset vastavust.