این مقاله یک نقشه راه عملی را معرفی می‌کند که تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را با قالب‌های پرامپت تطبیقی ترکیب می‌کند. با ارتباط دادن مخازن شواهد لحظه‌ای، گراف‌های دانش، و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، سازمان‌ها می‌توانند پاسخ‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی را با دقت بالاتر، قابلیت ردیابی و حسابرسی بیشتر خودکار کنند، در حالی که تیم‌های تطبیق کنترل را در دست دارند.

بیاموزید چگونه یک دستیار خودخدماتی هوش مصنوعی می‌تواند ترکیب بازیابی‑تقویت‌شده با تولید (RAG) و کنترل دسترسی دقیق مبتنی بر نقش را برای ارائه پاسخ‌های ایمن، دقیق و آماده حسابرسی به پرسشنامه‌های امنیتی به کار ببرد، تلاش دستی را کاهش داده و اطمینان را در سازمان‌های SaaS افزایش دهد.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه Procurize می‌تواند خوراک‌های نظارتی زنده را با Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ترکیب کند تا پاسخ‌های دقیق و به‌روز برای پرسش‌نامه‌های امنیتی تولید شود. معماری، خطوط لوله داده، ملاحظات امنیتی و نقشه راه گام‌به‌گام پیاده‌سازی را که انطباق استاتیک را به یک سیستم زنده و سازگار تبدیل می‌کند، یاد بگیرید.