Այս հոդվածը ներկայացնում է նոր սինտետիկ տվյալների ընդլայնման շարժիչ, որը նպատակ ունի աջակցել Generative AI հարթակներին, ինչպես Procurize-ը։ Գաղտնիություն‑պահանջող, բարձր ճշտություն ունեցող սինտետիկ փաստաթղթեր ստեղծելով, շարժիչը սովորեցնում է LLM‑ները պատասխանելու անվտանգության հարցաթերթերին առանց իրական հաճախորդների տվյալների բացահայտումից։ Սովորեք այն՝ դասավորությունը, աշխատանքային հոսքը, անվտանգության երաշխիքները և պրակտիկ տեղադրման քայլերը, որոնք նվազեցնում են ձեռնական աշխատանքը, բարելավում պատասխանների համտրոնությունը և պահպանվում են կարգադրման կարգահանգների հետ։
Անվտանգության հետադարձ հարցաթերթիկները բազմաթիվ SaaS պրովայդերների համար խոչընդոտ են, պահանջելով ճշգրիտ, կրկնելի պատասխաններ տասերք ստանդարտների անցկացումից: Բարձրորակ սինտետիկ տվյալներ, որոնք ակնում են իրական աուստի պատասխանները, ստեղծելով, կազմակերպությունները կարող են առանց սենսիթիվ քաղաքականության տեքստի արտահայտության, մեծ լեզվական մոդելներ (LLM‑ներ) փորձարկել: Այս հոդվածը բացատրում է ամբողջական սինտետիկ-տվյալների կենտրոնացված պայփըն, կերպարից մինչև ինտեգրումը Procurize պլատֆորմում, մատուցելով արագ վերականգնում, համահունչ կարգերի պահպանում և անվտանգ ուսուցման ցիկլ: