Ovaj članak dubinski analizira strategije inženjeringa promptova koje omogućuju velikim jezičnim modelima da daju precizne, konzistentne i auditabilne odgovore na sigurnosna pitanja. Čitatelji će naučiti kako dizajnirati promptove, ugraditi kontekst politike, validirati izlaze i integrirati radni tok u platforme poput Procurize‑a za brže i bezgrešovno odgovaranje na zahtjeve za usklađenost.

Ovaj članak objašnjava koncept petlje povratne informacije aktivnog učenja ugrađene u AI platformu Procurize. Kombinirajući validaciju s ljudima u petlji, uzorkovanje nesigurnosti i dinamičku adaptaciju upita, tvrtke mogu kontinuirano usavršavati odgovore generirane LLM‑om na sigurnosne upitnike, postići veću točnost i ubrzati cikluse usklađenosti – sve uz održavanje revizijske izvornosti.