Soalan selidik keselamatan merupakan titik lemah bagi banyak penyedia SaaS, memerlukan jawapan yang tepat dan boleh diulang bagi beratus-ratus piawaian. Dengan menjana data sintetik berkualiti tinggi yang meniru respons audit sebenar, organisasi dapat menala model bahasa besar (LLM) tanpa mendedahkan teks dasar sensitif. Artikel ini membimbing anda melalui aliran kerja berpusat data sintetik yang lengkap, dari pemodelan senario hingga integrasi dengan platform seperti Procurize, memberikan masa tindak balas yang lebih cepat, pematuhan yang konsisten, dan gelung latihan yang selamat.

Artikel ini memperkenalkan enjin penambahbaikan data sintetik yang inovatif direka untuk memperkasakan platform Generatif AI seperti Procurize. Dengan menghasilkan dokumen sintetik yang tinggi kesetiaan dan memelihara privasi, enjin ini melatih LLM untuk menjawab soal selidik keselamatan dengan tepat tanpa mendedahkan data pelanggan sebenar. Ketahui seni bina, aliran kerja, jaminan keselamatan, dan langkah-langkah penempatan praktikal yang mengurangkan usaha manual, meningkatkan konsistensi jawapan, dan mengekalkan pematuhan peraturan.