यह लेख नीति‑कोड और बड़े भाषा मॉडलों के बीच सहयोग को समझाता है, यह दिखाता है कि स्व‑जनित अनुपालन कोड कैसे सुरक्षा प्रश्नावली उत्तरों को तेज़ बनाता है, मैन्युअल प्रयास को घटाता है, और ऑडिट‑ग्रेड की सटीकता बनाए रखता है।

यह लेख AI‑संचालित सुरक्षा प्रश्नावली स्वचालन के संदर्भ में बंद‑लूप लर्निंग की अवधारणा को समझाता है। यह दर्शाता है कि कैसे प्रत्येक उत्तरित प्रश्नावली एक प्रतिक्रिया स्रोत बनती है जो सुरक्षा नीतियों को परिष्कृत करती है, प्रमाण रिपॉजिटरी को अपडेट करती है, और अंततः संगठन की समग्र सुरक्षा स्थिति को मजबूत करती है जबकि अनुपालन प्रयास को कम करती है।

यह लेख एक मॉड्यूलर, माइक्रो‑सेवा‑आधारित आर्किटेक्चर को समझाता है जो बड़े भाषा मॉडलों, रिट्रिवल‑ऑगमेंटेड जनरेशन और इवेंट‑ड्रिवन वर्कफ़्लो को मिलाकर उद्यम स्तर पर सुरक्षा प्रश्नावली के उत्तर को स्वचालित करता है। यह डिज़ाइन सिद्धांत, घटक इंटरैक्शन, सुरक्षा विचारों और आधुनिक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर इस स्टैक को लागू करने के व्यावहारिक चरणों को कवर करता है, जिससे अनुपालन टीमों को मैन्युअल प्रयास कम करने में मदद मिलती है जबकि ऑडिटेबिलिटी बनी रहती है।