이 기사에서는 검색 강화 생성(RAG)과 적응형 프롬프트 템플릿을 결합한 실용적인 청사진을 소개합니다. 실시간 증거 저장소, 지식 그래프, LLM을 연계함으로써 조직은 보안 설문 답변을 더 높은 정확도, 추적 가능성 및 감사 가능성을 갖도록 자동화하면서도 규정 준수 팀이 통제권을 유지할 수 있습니다.

이 문서는 대형 언어 모델이 보안 설문에 대해 정확하고 일관되며 감사 가능한 답변을 생성하도록 하는 프롬프트 엔지니어링 전략을 깊이 있게 파헤칩니다. 독자는 프롬프트 설계, 정책 컨텍스트 삽입, 출력 검증, 그리고 Procurize와 같은 플랫폼에 워크플로우를 통합하는 방법을 익히게 됩니다.

이 글에서는 산업별 컴플라이언스 데이터를 활용해 대형 언어 모델을 파인튜닝함으로써 보안 설문 응답을 자동화하고, 수작업 부담을 줄이며, Procurize와 같은 플랫폼 내에서 감사를 위한 추적 가능성을 유지하는 전략을 살펴봅니다.

이 글은 Procurize AI 플랫폼에 내장된 액티브 러닝 피드백 루프 개념을 설명합니다. 인간‑인‑루프 검증, 불확실성 샘플링, 동적 프롬프트 적응을 결합함으로써 기업은 보안 설문에 대한 LLM‑생성 답변을 지속적으로 다듬고 정확도를 높이며 컴플라이언스 사이클을 가속화할 수 있습니다—모두 감사 가능한 출처를 유지하면서.