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.

Tässä artikkelissa tarkastellaan uutta, ontologia‑pohjaista prompt‑suunnitteluarkkitehtuuria, joka yhdistää erilliset turvallisuuslomake‑viitepohjat, kuten [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) ja [GDPR](https://gdpr.eu/). Rakentamalla dynaamisen sääntökartan sääntelykäsitteistä ja hyödyntämällä älykkäitä prompt‑mallipohjia, organisaatiot voivat tuottaa johdonmukaisia, auditointikelpoisia AI‑vastauksia useiden standardien välillä, vähentää manuaalista työtä ja parantaa vaatimustenmukaisuuden luottamusta.