Organizacje zajmujące się kwestionariuszami bezpieczeństwa często borykają się z pochodzeniem odpowiedzi generowanych przez AI. Ten artykuł wyjaśnia, jak zbudować przejrzysty, audytowalny pipeline dowodowy, który rejestruje, przechowuje i wiąże każdy fragment treści wyprodukowanej przez AI z danymi źródłowymi, politykami i uzasadnieniem. Łącząc orkiestrację LLM, tagowanie grafu wiedzy, niezmiennicze logi i automatyczne kontrole zgodności, zespoły mogą dostarczyć regulatorom weryfikowalną ścieżkę, jednocześnie korzystając z szybkości i precyzji, jakie oferuje AI.

Wielomodalne duże modele językowe (LLM) potrafią czytać, interpretować i syntezować wizualne artefakty — diagramy, zrzuty ekranu, pulpity zgodności — przekształcając je w dowody gotowe do audytu. Ten artykuł wyjaśnia stos technologiczny, integrację przepływu pracy, kwestie bezpieczeństwa oraz rzeczywisty zwrot z inwestycji (ROI) wynikający z użycia wielomodalnej AI do automatyzacji generowania wizualnych dowodów w kwestionariuszach bezpieczeństwa.