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 رویکردی نوین برای خودکارسازی سازگاری را بررسی می‌کند—استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تبدیل پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی به کتاب‌های راهنمای پویا و قابل اجرا. با ارتباط شواهد زمان‑real، به‌روزرسانی سیاست‌ها و وظایف اصلاحی، سازمان‌ها می‌توانند شکاف‌ها را سریع‌تر بسته، ردپای حسابرسی را حفظ و تیم‌ها را با راهنمایی سرویس‑خودکار توانمند سازند. راهنما شامل معماری، جریان کار، بهترین تنظیمات و یک نمودار مرمید نمونه برای نمایش فرآیند انتها‑به‑انتها است.

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.