मल्टी‑मॉडल बड़े भाषा मॉडल (LLMs) दृश्य कलाकृतियों—डायग्राम, स्क्रीनशॉट, अनुपालन डैशबोर्ड—को पढ़, समझ और संश्लेषण कर सकते हैं, जिससे वे ऑडिट‑तैयार प्रमाण बन जाते हैं। यह लेख प्रौद्योगिकी स्टैक, कार्यप्रवाह एकीकरण, सुरक्षा विचार और सुरक्षा प्रश्नावली के लिए दृश्य प्रमाण उत्पन्न करने के स्वचालन में मल्टी‑मॉडल AI के उपयोग की वास्तविक‑विश्व ROI समझाता है।

सुरक्षा प्रश्नावली संभालने वाले संगठन अक्सर एआई‑जनित उत्तरों के स्रोत के बारे में संघर्ष करते हैं। इस लेख में हम एक पारदर्शी, ऑडिटेबल प्रमाण पाइपलाइन बनाने की प्रक्रिया समझाते हैं जो एआई‑उत्पन्न सामग्री को उसके स्रोत डेटा, नीतियों, और तर्क के साथ कैप्चर, संग्रहित और लिंक करती है। LLM ऑर्केस्ट्रेशन, नॉलेज‑ग्राफ टैगिंग, अपरिवर्तनीय लॉग्स, और स्वचालित अनुपालन जांच को मिलाकर टीमें नियामकों को एक सत्यापन योग्य ट्रेल प्रदान कर सकती हैं, साथ ही एआई की गति और सटीकता का लाभ उठा सकती हैं।