У цій статті розглядається новий підхід, що поєднує великі мовні моделі, живу телеметрію ризиків та конвеєри оркестрації для автоматичного створення та адаптації політик безпеки у відповідях на анкети постачальників, знижуючи ручну працю при збереженні точності відповідності.

У цій статті розглядаються стратегії інженерії запитів, які забезпечують точні, послідовні та аудитовані відповіді великих мовних моделей на безпекові анкети. Читачі дізнаються, як формувати запити, вбудовувати політичний контекст, перевіряти результати та інтегрувати процес у платформи типу Procurize для швидких і безпомилкових відповідей на вимоги відповідності.

У статті розглядається стратегія тонкого налаштування великих мовних моделей на галузевих даних відповідності для автоматизації відповідей на опитувальники безпеки, зменшення ручної праці та забезпечення аудиту в платформах типу Procurize.

У цій статті пояснюється концепція циклу зворотного зв’язку активного навчання, вбудованого в AI‑платформу Procurize. Поєднуючи валідацію — людина‑в‑циклі, відбір за невизначеністю та динамічну адаптацію підказок, компанії можуть безперервно уточнювати відповіді, згенеровані LLM, на анкети безпеки, досягати вищої точності та прискорювати цикли комплаєнсу — все це з повністю аудиту‑прозорим походженням.