Tämä artikkeli esittelee itseoppivan kehotteiden optimointikehyksen, joka jatkuvasti hienosäätää suurten kielimallien kehotteita turvallisuuskyselyiden automatisointiin. Yhdistämällä reaaliaikaiset suorituskykymittarit, ihmisen‑silmukassa tapahtuvan validoinnin ja automatisoidun A/B‑testauksen, silmukka tuottaa tarkempia vastauksia, nopeamman läpimenoajan ja auditoitavan vaatimustenmukaisuuden — keskeisiä hyötyjä alustoille kuten Procurize.

Tämä artikkeli esittelee seuraavan sukupolven tekoälyavustajan, joka luo jokaiselle käyttäjälle räätälöidyn “vaatimustenmukaisuushenkilön”, kartoittaa kyselyn tarkoitukset oikeaan evidenssiin ja synkronoi vastaukset työkalujen välillä reaaliajassa. Yhdistämällä tietäantakirjaston rikastamisen, käyttäytymisanalytiikan ja LLM‑pohjaisen generoinnin tiimit voivat leikata päivityskierroksista päiviä, säilyttäen samalla auditointigradun lähdeaineiston.