این مقاله به بررسی یک موتور نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد که پرسش‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی را با مرتبط‌ترین شواهد موجود در پایگاه دانش سازمان تطبیق می‌دهد؛ این کار با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، جستجوی معنایی و به‌روزرسانی‌های سیاستی لحظه‌ای انجام می‌شود. معماری، مزایا، نکات استقرار و مسیرهای آینده را کشف کنید.

این مقاله به‌عمق به استراتژی‌های مهندسی پرامپت می‌پردازد که باعث می‌شود مدل‌های زبان بزرگ پاسخ‌های دقیق، ثابت و قابل حسابرسی برای پرسشنامه‌های امنیتی تولید کنند. خوانندگان خواهند آموخت چگونه پرامپت‌ها را طراحی کنند، زمینه سیاستی را جاسازی کنند، خروجی‌ها را اعتبارسنجی کنند و جریان کار را در پلتفرم‌هایی مانند Procurize یکپارچه‌سازی نمایند تا پاسخ‌های سازگار، سریع و بدون خطا ارائه دهند.