این مقاله چارچوب خودآموز بهینه‌سازی پرامپت را معرفی می‌کند که به‌صورت مداوم پرامپت‌های مدل‌های زبان بزرگ را برای خودکارسازی پرسش‌نامه‌های امنیتی بهبود می‌بخشد. با ترکیب معیارهای عملکرد زمان واقعی، اعتبارسنجی انسان‑در‑حلقه و تست A/B خودکار، این حلقه دقت بالاتر پاسخ، زمان پاسخ‌گویی سریع‌تر و انطباق قابل حسابرسی را فراهم می‌آورد—مزایای کلیدی برای پلتفرم‌هایی مانند Procurize.

این مقاله مفهوم حلقه بازخوردی یادگیری فعال ساخته شده در بستر هوش مصنوعی Procurize را توضیح می‌دهد. با ترکیب اعتبارسنجی انسان‑در‑حلقه، نمونه‌برداری بر اساس عدم اطمینان و سازگارسازی پویاِ پرامپت، شرکت‌ها می‌توانند به‌طور مداوم پاسخ‌های تولید شده توسط LLM برای پرسش‌نامه‌های امنیتی را بهبود بخشند، دقت بالاتری به‌دست آورند و چرخه‌های انطباق را تسریع کنند — همگی در حالی که منبع‌پذیری قابل حسابرسی را حفظ می‌کنند.

Procurize AI یک سیستم یادگیری حلقه بسته معرفی می‌کند که پاسخ‌های پرسشنامه‌های فروشنده را جمع‌آوری، بینش‌های عملی استخراج و به‌صورت خودکار سیاست‌های انطباق را اصلاح می‌کند. با ترکیب تولید افزوده بازیابی (RAG)، گراف‌های معنایی دانش و نسخه‌بندی سیاست بر پایه بازخورد، سازمان‌ها می‌توانند وضعیت امنیتی خود را به‌روز نگه دارند، تلاش دستی را کاهش دهند و آمادگی حسابرسی را ارتقا دهند.

پرسشنامه‌های امنیتی برای بسیاری از ارائه‌دهندگان SaaS یک گلوگاه هستند و نیازمند پاسخ‌های دقیق و قابل تکرار در ده‌ها استاندارد می‌باشند. با تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا که پاسخ‌های واقعی ممیزی را بازتاب می‌دهند، سازمان‌ها می‌توانند مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) را بدون فاش کردن متن حساس سیاست‌ها، به‌دقت تنظیم کنند. این مقاله یک مسیر کامل مبتنی بر داده‌های مصنوعی را از مدل‌سازی سناریو تا یکپارچگی با پلتفرمی مانند Procurize مرور می‌کند و زمان پاسخ‌گویی سریع‌تر، انطباق ثابت و یک چرخه آموزشی ایمن را فراهم می‌آورد.

این مقاله داشبورد اطمینان هوش مصنوعی قابل توضیح را معرفی می‌کند که درجه اطمینان پاسخ‌های تولید شده توسط AI به پرسش‌نامه‌های امنیتی را به‌صورت تصویری نشان می‌دهد، مسیرهای استدلالی را نمایان می‌کند و به تیم‌های انطباق کمک می‌کند تا به‌صورت لحظه‌ای بر پاسخ‌های خودکار حسابرسی، اعتماد و اقدام کنند.