Ten artykuł przedstawia samouczące się ramy optymalizacji promptów, które nieustannie udoskonalają promptowanie dużych modeli językowych w automatyzacji kwestionariuszy bezpieczeństwa. Dzięki połączeniu metryk wydajności w czasie rzeczywistym, walidacji z udziałem człowieka oraz automatycznego testowania A/B, pętla dostarcza wyższą precyzję odpowiedzi, szybszy zwrot i audytowalną zgodność – kluczowe korzyści dla platform takich jak Procurize.

Ten artykuł opisuje nowatorski rejestr napędzany SI, który rejestruje, przypisuje i waliduje dowody dla każdej odpowiedzi w kwestionariuszu dostawcy w czasie rzeczywistym, dostarczając niezmiennych ścieżek audytu, automatycznej zgodności i szybszych przeglądów bezpieczeństwa.