यह लेख एक स्व-सीखने वाले प्रॉम्प्ट‑ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है जो सुरक्षा प्रश्नावली स्वचालन के लिए बड़े‑भाषा‑मॉडल प्रॉम्प्ट को निरंतर परिष्कृत करता है। वास्तविक‑समय प्रदर्शन मीट्रिक, मानव‑इन‑द‑लूप वैधता, और स्वचालित A/B परीक्षण को मिलाकर, यह लूप उत्तर की सटीकता, तेज़ी, और ऑडिट‑तैयार अनुपालन को बढ़ाता है—जो Procurize जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए मुख्य लाभ है।