این مقاله به بررسی معماری نوینی میپردازد که تولید تقویتشده با بازخوانی (RAG)، چرخههای بازخورد پرامپت و شبکههای عصبی گرافی (GNN) را ترکیب میکند تا گرافهای دانش انطباقی بهصورت خودکار تکامل یابند. با بستن حلقه بین پاسخهای پرسشنامه، نتایج حسابرسی و پرامپتهای مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمانها میتوانند شواهد امنیتی و نظارتی خود را بهروز نگه دارند، تلاش دستی را کاهش داده و اعتماد به حسابرسی را افزایش دهند.
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 به بررسی معماری نوین مهندسی پرسش مبتنی بر انتولوژی میپردازد که چارچوبهای مختلف پرسشنامه امنیتی نظیر [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) و [GDPR](https://gdpr.eu/) را همسو میکند. با ساخت یک گراف دانش پویا از مفاهیم قانونی و بهرهگیری از قالبهای هوشمند پرسش، سازمانها میتوانند پاسخهای AI سازگار و قابل حسابرسی برای استانداردهای متعدد تولید کنند، زمان صرف شده برای کارهای دستی را کاهش داده و اطمینان از انطباق را ارتقاء دهند.
این مقاله یک موتور درخواست فدرال نوین را معرفی میکند که امکان خودکارسازی ایمن و حفظ حریم خصوصی برای پرسشنامههای امنیتی در چندین مستاجر را فراهم میآورد. با ترکیب یادگیری فدرال، مسیردهی رمزگذاریشده درخواستها و گراف دانش مشترک، سازمانها میتوانند تلاش دستی را کاهش دهند، ایزولهسازی دادهها را حفظ کنند و بهصورت مستمر کیفیت پاسخها را در چارچوبهای نظارتی مختلف بهبود بخشند.
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.