This article explains a modular, micro‑services‑based architecture that combines large language models, retrieval‑augmented generation, and event‑driven workflows to automate security questionnaire responses at enterprise scale. It covers design principles, component interactions, security considerations, and practical steps to implement the stack on modern cloud platforms, helping compliance teams reduce manual effort while maintaining auditability.

ეს სტატია განათავსებს შესაბამისობის ChatOps-ის კონცეფციას, აღწერს, როგორ შეიძლება AI‑ის საშუალებით შექმნა პასუხების მიღებაში სწრაფი, უსაფრთხოების, მუშაობის ინტეგრაციისა, საუკეთესო პრაქტიკების და მომავალ ტრენდებზე, რომელიც დაეხმარება უსაფრთხოების და შემუშავების გუნდებს სწრაფად მიიღონ შესაბამისი პასუხები, შეუღრას აუდიტირებადობა.

ეს სტატიამ უწყობს განხილვას შეუცვლელი ლეჯერის დიზაინსა და განხორციელებას, რომელიც ასრულებს AI‑ით გენერირებულ კითხვაურის დამადასტურებას. ბლოქჩეინ‑სტილის კრიპტოგრაფიული ჰეშები, მერკლ ეთები და Retrieval‑Augmented Generation-ის (RAG) კომბინაციით შემადგენლობა უზრუნველყოფს გრანდიოცურ დამადასტურებელ აუდიტ‑ბილლს, აკმაყოფილებს რეგულაციურ მოთხოვნებს და ზრდის დაინტერესებული მხრივ პერსონალის ნდობას ავტომატიზებული შესაბამისობის პროცესებში.

ეს ელექტი აღწერს ხმით‑პირველი AI დამხმარეების ზრდის ტრენდებს სათავსიერების პლატფორმებზე, დეტალურად ცალკეულ აურქიპშიც, უსაფრთხოების, ინტეგრაციისა და პრაქტიკული უჯერებების სიურპრიზებით, როგორც კომანდირებული უსაფრთხოების კითხვარის შევსებააც სხვადასხვა ჯგუფებში.