این مقاله استراتژی آموزش دقیق مدل‌های زبانی بزرگ بر داده‌های انطباق مخصوص صنایع را برای خودکارسازی پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی، کاهش کار دستی و حفظ قابلیت حسابرسی در پلتفرم‌هایی مانند Procurize بررسی می‌کند.

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.

این مقاله به بررسی روش نوظهور تولید دینامیکی شواهد با استفاده از هوش مصنوعی برای پرسشنامه‌های امنیتی می‌پردازد و جزئیات طراحی جریان کار، الگوهای ادغام و توصیه‌های بهترین‑روش‌ها را برای کمک به تیم‌های SaaS در تسریع انطباق و کاهش بار دستی ارائه می‌دهد.

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.

این مقاله به رویکرد جدیدی می‌پردازد که مدل‌های زبان بزرگ، تلمتری ریسک زنده و خطوط لوله ارکستراسیون را ترکیب می‌کند تا به‌صورت خودکار سیاست‌های امنیتی برای پرسش‌نامه‌های فروشنده تولید و تطبیق دهد، بدین‌صورت که تلاش دستی را کاهش داده و در عین حال صحت تطبیق را حفظ می‌کند.