บทความนี้สำรวจแนวทาง AI แบบหลายโหมดใหม่ที่ทำให้สามารถสกัดหลักฐานแบบข้อความ, ภาพ, และโค้ดจากเอกสารหลากหลายประเภทได้โดยอัตโนมัติ เร่งการกรอกแบบสอบถามด้านความปลอดภัยขณะยังคงรักษาความสอดคล้องและตรวจสอบได้

บทความนี้สำรวจแนวทางใหม่ในการให้คะแนนความมั่นใจของการตอบแบบสอบถามด้านความปลอดภัยที่สร้างโดย AI อย่างไดนามิก โดยใช้การตอบรับหลักฐานแบบเรียลไทม์, กราฟความรู้, และการจัดการ LLM เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและการตรวจสอบได้.

บทความนี้เจาะลึกกลยุทธ์การออกแบบ Prompt ที่ทำให้โมเดลภาษาใหญ่สร้างคำตอบที่แม่นยำ สอดคล้อง และตรวจสอบได้สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัย ผู้อ่านจะได้เรียนรู้วิธีการออกแบบ Prompt การฝังบริบทนโยบาย การตรวจสอบผลลัพธ์ และการบูรณาการเวิร์กโฟลว์เข้าสู่แพลตฟอร์มอย่าง Procurize เพื่อรับมือตอบสนองตามกฎระเบียบที่รวดเร็วและปราศจากข้อผิดพลาด

บทความนี้เปิดเผยแพลตฟอร์มการปฏิบัติตามรุ่นต่อไปที่เรียนรู้ต่อเนื่องจากการตอบแบบสอบถาม คิดสร้างเวอร์ชันหลักฐานโดยอัตโนมัติ และซิงโครไนซ์การอัปเดตนโยบายระหว่างทีมต่าง ๆ ด้วยการผสานกราฟความรู้ การสรุปผลด้วย LLM และบันทึกการตรวจสอบที่ไม่เปลี่ยนแปลงได้ ทำให้ลดความพยายามในการทำงานด้วยมือ รับประกันการตรวจสอบย้อนกลับ และให้คำตอบด้านความปลอดภัยทันสมัยตามกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลง

บทความนี้อธิบายว่าความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่างสามารถรวมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนขณะทำแบบสอบถามด้านความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ พร้อมนำเสนอกรอบการทำงานเชิงปฏิบัติที่ทีมปฏิบัติตามสามารถใช้เพื่อให้ได้ทั้งความเร็วและความลับของข้อมูล