Šiame straipsnyje pristatome praktišką planą, jungiantį Informacijos Papildymo Generavimą (RAG) su adaptaciniais promptų šablonais. Susiejant realaus laiko įrodymų saugyklas, žinių grafus ir LLM, organizacijos gali automatizuoti saugumo klausimynų atsakymus su didesniu tikslumu, sekamumu ir audituojamumu, o atitikties komandos išlieka kontrolės centre.

Šiame straipsnyje išsamiai analizuojamos skatinimo inžinerijos strategijos, kurios leidžia dideliems kalbos modeliams generuoti tikslius, nuoseklius ir audituojamus atsakymus į saugumo klausimynus. Skaitytojai sužinos, kaip kurti skatinimus, įterpti politikos kontekstą, patikrinti išvestį ir integruoti darbo eigą į platformas, tokias kaip Procurize, siekiant greitesnių, be klaidų atitikties atsakymų.