ეს სტატია შესწავლის ახლებური მიდგომა, რომელიც აერთიანებს დიდი ენობრივი მოდელებს, რეალურ‑დროის რისკის ტელემეტრიისა და ორგანიზაციის პაიპ‑ლაინებს უსაფრთხოების წესების ცნობიერად გენერირებასა და ადაპტაციას გამყიდველის კითხვაშინებზე, რაც ხელით საჭირო სამუშაო დატვირთვა ქცდება, კონფიდენციალურობის სწორებულობას კი საზიანოდ არ იწვევს.
ეს სტატია ღრმა აღმოჩენაა პრომპტის ინჟინერის სტრატეგიებზე, რომლებიც უზრდის დიდი ენობრივი მოდელletjes (LLM‑ებს) ცხად, მუდმივი და აუდიტირებად პასუხებზე უსაფრთხოების კითხვარებში. მომხმარებლებს გაეცნოდნენ, როგორ უნდა დიზაინიონ პრომპტები, თავიანთი პოლიტიკური კონტექსტის ინტეგრაცია, ალტერნტივული პასუხის შემოწმება, და როგორ შეაბინავოთ პროცესი პლატფორმაზე, როგორც Procurize‑ზე, რაც აჩქარებს, შეცდომაგანის‑უსაფრთხელ compliance‑ის პასუხებს.