Šiame straipsnyje pristatomas naujas sintetinių duomenų praturtinimo variklis, skirtas suteikti galimybę generatyvioms AI platformoms, tokioms kaip Procurize, kurti privatumo‑apsaugos, aukštos kokybės sintetinius dokumentus. Variklis moko LLM modelius teikti saugos klausimynų atsakymus tiksliai, neatskleidžiant realaus kliento duomenų. Sužinkite architektūrą, darbo eigą, saugumo garantijas ir praktinius diegimo žingsnius, kurie sumažina rankinį darbą, gerina atsakymų nuoseklumą ir užtikrina reguliacinį atitiktį.

Saugumo klausimynai dažnai tampa sistemos trūkumu daugeliui SaaS tiekėjų, reikalaujant tiksliai, pakartotinai atsakyti į dešimtaines standartų grupes. Sukūrus aukštos kokybės sintetinius duomenis, kurie atspindi realius audito atsakymus, organizacijos gali smulkiai derinti didelius kalbos modelius (LLM) neatskleisdamos jautrių politikos tekstų. Šiame straipsnyje apžvelgiama visa sintetiniais duomenimis pagrįsta duomenų srauto grandinė – nuo scenarijaus modeliavimo iki integracijos su platforma, tokia kaip Procurize, suteikiančia greitesnį atsakymo laiką, nuoseklų atitikimą ir saugų mokymo ciklą.