Denna artikel förklarar en modulär, mikrotjänst‑baserad arkitektur som kombinerar stora språkmodeller, retrieval‑augmented generation och händelsedrivna arbetsflöden för att automatisera svar på säkerhetsfrågeformulär i företagsskala. Den tar upp designprinciper, komponentinteraktioner, säkerhetsaspekter och praktiska steg för att implementera stacken på moderna molnplattformar, vilket hjälper efterlevnadsteam att minska manuellt arbete samtidigt som de upprätthåller spårbarhet.

Denna artikel förklarar synergierna mellan policy‑as‑code och stora språkmodeller, och visar hur automatiskt genererad efterlevnadskod kan rationalisera svar på säkerhetsenkäter, minska manuellt arbete och bevara revisions‑klassad noggrannhet.

Den här artikeln förklarar konceptet med stängd-loop-lärande i samband med AI‑driven automation av säkerhetsfrågeformulär. Den visar hur varje besvarad enkät blir en källa till återkoppling som förfinar säkerhetspolicyer, uppdaterar bevisarkiv och i slutändan stärker organisationens övergripande säkerhetsställning samtidigt som efterlevnadsinsatsen minskas.