Artikel ini mengupas secara mendalam strategi rekayasa prompt yang membuat model bahasa besar menghasilkan jawaban yang tepat, konsisten, dan dapat diaudit untuk kuesioner keamanan. Pembaca akan mempelajari cara merancang prompt, menanamkan konteks kebijakan, memvalidasi output, dan mengintegrasikan alur kerja ke platform seperti Procurize untuk respons kepatuhan yang lebih cepat dan bebas kesalahan.

Artikel ini mengeksplorasi pendekatan baru yang menggabungkan model bahasa besar, telemetri risiko langsung, dan pipeline orkestrasi untuk secara otomatis menghasilkan serta menyesuaikan kebijakan keamanan bagi kuesioner vendor, mengurangi upaya manual sekaligus mempertahankan kesetiaan kepatuhan.