यह लेख प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियों में गहराई से जाता है जो बड़े भाषा मॉडल को सटीक, सुसंगत, और ऑडिटेबल उत्तर उत्पन्न करने में सक्षम बनाती हैं। पाठक सीखेंगे कि प्रॉम्प्ट कैसे डिजाइन करें, नीति संदर्भ कैसे एम्बेड करें, आउटपुट कैसे मान्य करें, और वर्कफ़्लो को Procurize जैसे प्लेटफ़ॉर्म में कैसे एकीकृत करें ताकि तेज़, त्रुटि‑मुक्त अनुपालन उत्तर मिल सकें।

यह लेख Procurize के AI प्लेटफ़ॉर्म में निर्मित सक्रिय‑सीखने के फीडबैक लूप की अवधारणा को समझाता है। मानव‑इन‑द‑लूप वैधता, अनिश्चितता सैंपलिंग, और गतिशील प्रॉम्प्ट अनुकूलन को मिलाकर कंपनियां सुरक्षा प्रश्नावली के LLM‑जनित उत्तरों को लगातार परिष्कृत कर सकती हैं, उच्च सटीकता प्राप्त कर सकती हैं, और अनुपालन चक्रों को तेज़ कर सकती हैं—साथ ही ऑडिट‑योग्य प्रामाणिकता बनाए रख सकती हैं।