В этой статье рассматривается новый движок, основанный на ИИ, который сопоставляет запросы из вопросов по безопасности с наиболее релевантными доказательствами из базы знаний организации, используя большие языковые модели, семантический поиск и обновления политик в реальном времени. Узнайте об архитектуре, преимуществах, рекомендациях по развертыванию и будущих направлениях.

В статье рассматривается новый подход, объединяющий крупные языковые модели, телеметрию риска в реальном времени и оркестрационные конвейеры для автоматического создания и адаптации политик безопасности в опросниках поставщиков, снижая ручные усилия при сохранении точности соответствия.

В этой статье рассматривается новая практика динамического генерирования доказательств с помощью ИИ для вопросов по безопасности, подробно описываются модели рабочих процессов, схемы интеграции и рекомендации лучших практик, помогающие SaaS‑командам ускорить соблюдение требований и сократить ручные трудозатраты.

В этой статье представлен практический план, объединяющий Retrieval‑Augmented Generation (RAG) с адаптивными шаблонами подсказок. Связывая хранилища актуальных доказательств, графы знаний и большие языковые модели (LLM), организации могут автоматизировать ответы на вопросы безопасности с повышенной точностью, прослеживаемостью и проверяемостью, при этом контролируя процесс команды по соответствию.

Эта статья подробно рассматривает стратегии промпт‑инжиниринга, которые позволяют крупным языковым моделям генерировать точные, согласованные и проверяемые ответы на вопросы безопасности. Читатели узнают, как разрабатывать промпты, внедрять контекст политики, проверять результаты и интегрировать рабочий процесс в такие платформы, как Procurize, для более быстрых, безошибочных ответов на требования комплаенса.