Bu makale, büyük dil modellerinin güvenlik anketleri için kesin, tutarlı ve denetlenebilir yanıtlar üretmesini sağlayan prompt mühendisliği stratejilerini derinlemesine inceliyor. Okuyucular, promptları nasıl tasarlayacaklarını, politika bağlamını nasıl gömeceklerini, çıktıları nasıl doğrulayacaklarını ve iş akışını Procurize gibi platformlara entegre ederek daha hızlı, hatasız uyum yanıtları almayı öğrenecek.

Bu makale, büyük dil modelleri, canlı risk telemetrisi ve orkestrasyon boru hatlarını birleştiren yeni bir yaklaşımı inceleyerek, tedarikçi anketleri için güvenlik politikalarını otomatik olarak oluşturup uyarlamayı, manuel çabayı azaltırken uyumluluk doğruluğunu korumayı gösterir.

Bu makale, büyük dil modellerinin sektör‑spesifik uyum verileri üzerinde ince ayar yapılması stratejisini inceleyerek, güvenlik anketi yanıtlarını otomatikleştirmeyi, manuel çabayı azaltmayı ve Procurize gibi platformlarda denetlenebilirliği sürdürmeyi ele alıyor.

Bu makale, Çekirdekli‑Artırmalı Üretim (RAG) ile uyarlanabilir prompt şablonlarını birleştiren pratik bir şablon sunar. Gerçek‑zaman kanıt depoları, bilgi grafikleri ve LLM’leri birleştirerek, kuruluşlar yüksek doğruluk, izlenebilirlik ve denetlenebilirlik sunan güvenlik anketi yanıtlarını otomatikleştirebilir; uyumluluk ekipleri ise kontrolü ellerinde tutar.