यह लेख एक नई संघीकृत प्रॉम्प्ट इंजन को प्रस्तुत करता है जो कई किरायेदारों के लिए सुरक्षा प्रश्नावली की सुरक्षित, गोपनीयता‑सुरक्षित स्वचालन को सक्षम बनाता है। संघीकृत लर्निंग, एन्क्रिप्टेड प्रॉम्प्ट रूटिंग, और साझा नॉलेज ग्राफ को मिलाकर, संगठन मैन्युअल मेहनत घटा सकते हैं, डेटा अलगाव बनाए रख सकते हैं, और विभिन्न नियामक ढांचों में उत्तर की गुणवत्ता को निरंतर सुधार सकते हैं।

यह लेख बहु‑किरायेदार वातावरण में सुरक्षित AI‑आधारित सुरक्षा प्रश्नावली स्वचालन के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। गोपनीयता‑रक्षित प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग, विभेदक गोपनीयता (डिफरेंशियल प्राइवेसी) और भूमिका‑आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC) को मिलाकर, टीमें सटीक और अनुपालन‑युक्त उत्तर उत्पन्न कर सकती हैं, जबकि प्रत्येक किरायेदार के स्वामित्व डेटा की रक्षा करती हैं। इस समाधान को बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तकनीकी वास्तुकला, कार्यान्वयन चरण और सर्वश्रेष्ठ‑प्रथाएँ सीखें।