บทความนี้อธิบายแนวคิดของวงจรการตอบกลับแบบเรียนรู้เชิงกระทำที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม AI ของ Procurize โดยการผสานการตรวจสอบจากมนุษย์ในลูป (human‑in‑the‑loop) การสุ่มตัวอย่างความไม่แน่นอน และการปรับแต่งพรอมต์แบบไดนามิก บริษัทต่าง ๆ สามารถปรับแต่งคำตอบที่สร้างโดย LLM สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัยได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ได้ความแม่นยำที่สูงขึ้นและเร่งกระบวนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ—ทั้งหมดนี้ในขณะยังคงรักษาความสามารถในการตรวจสอบที่ตรวจสอบได้