ეს სტატია სინდატიკურ მონაცემების ახალი გაძლიერების ძრავასთან საუბრობენ, რომელიც განკუთვნილია Generative AI პლატფორმებს, როგორიცაა Procurize, მხარდარქვით. პრივატის‑დაცვით, მაღალი სუფრმისეულობითი სინთეტი დოკუმენტები ქმნის მასგან ძრავას LLM‑ებს, რომანტიმენდება უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები სისწორეობით, არასოდეს გაქრულული რეალური მომხმარებელთა მონაცემები. გაეცანით არქიტექტურას, სამუშაო ნაკადსა, უსაფრთხოების გარანტიებსა, პრაქტიკულ მდგომარეობებზე, რომლებიც ნაცვლადნი ხელით შრომის დატვირთვას, მეტი პასუხის თანმიმედობასა, რეგულაციურ მოთხოვნების შენარჩუნებას უზრუნველყოფენ.
უსაფრთხოების კითხვარები სირთულე არიან ბევრი SaaS პროვაიდერისთვის, რადგან ითხოვენ სახიფათოდ, განმეორებით პასუხებს ათასობით სტანდარტის მიხედვით. მაღალი ხარისხის სინთეზურ მონაცემებით, რომლებიც რეალური აუდიტის პასუხებს არახსნა აერთიანებენ, ორგანიზაციებმა შეუძლია დიდი ენის მოდელებს (LLM) ვსიმკვეთროს, უვითარებლად სამომხმარებლო პოლიტიკის ტექსტის დატვირთვის გარეშე. ეს სტატია თვალიკარგის სრულ სინთეზურ‑მონაცემ‑ცენტრში, სცენარიული მოდელირებისგან დაწყებული, როგორც პროვიზორიზის (Procurize) პლატფორმასთან ინტეგრაციასთან, უფრო სწრაფი ტრანსქცია, მუდმივი შემოწმება, შესაბამისი პროტოკოლირება და უსაფრთხოების სწორი ბეჭედი უზრუნველყოფისგან გასტერებით.