Tento článok podrobne skúma stratégie inžinieringu podnetov, ktoré umožňujú veľkým jazykovým modelom poskytovať presné, konzistentné a auditovateľné odpovede na bezpečnostné dotazníky. Čitatelia sa naučia, ako navrhnúť podnety, vložiť kontext politiky, overiť výstupy a integrovať pracovný tok do platforiem ako Procurize pre rýchlejšie, bezchybné odpovede na požiadavky súladu.

Tento článok vysvetľuje koncept slučky spätnej väzby s aktívnym učením zabudovanej do AI platformy Procurize. Kombinovaním validácie človek‑v‑sústave, výberu nejasných prípadov a dynamickej úpravy promptov môžu spoločnosti neustále vylepšovať odpovede generované LLM na bezpečnostné dotazníky, dosiahnuť vyššiu presnosť a urýchliť cykly súladu – všetko pri zachovaní auditovateľného pôvodu.