این مقاله هم‌افزایی بین سیاست‑به‌عنوان‑کد و مدل‌های زبانی بزرگ را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه کد انطباق خودکار می‌تواند فرآیند پاسخ به پرسش‌نامه‌های امنیتی را بهبود بخشد، تلاش دستی را کاهش دهد و دقت سطح حسابرسی را حفظ کند.

این مقاله یک معماری مدولار مبتنی بر میکروسرویس‌ها را شرح می‌دهد که مدل‌های بزرگ زبانی، تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و جریان‌کارهای رویداد‑محور را ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی را در مقیاس سازمانی خودکار کند. اصول طراحی، تعاملات بین مؤلفه‌ها، ملاحظات امنیتی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی این پشته روی پلتفرم‌های ابری مدرن را پوشش می‌دهد و به تیم‌های انطباق کمک می‌کند تا تلاش دستی را کاهش داده و همچنان قابلیت حسابرسی را حفظ کنند.

این مقاله مفهوم یادگیری حلقه بسته را در زمینه خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی توضیح می‌دهد. نشان می‌دهد چگونه هر پرسشنامه پاسخ داده‌شده می‌تواند به‌عنوان منبع بازخورد برای پالایش سیاست‌های امنیتی، به‌روزرسانی مخازن شواهد و در نهایت تقویت وضعیت کلی امنیتی یک سازمان عمل کند، در حالی که تلاش‌های انطباقی را کاهش می‌دهد.