У цій статті представлено новий двигун синтетичного збільшення даних, призначений для посилення платформ генеруючого ШІ, таких як Procurize. Створюючи синтетичні документи, які зберігають конфіденційність і мають високу достовірність, двигун навчає великі мовні моделі (LLM) відповідати на анкети безпеки точно, не розкриваючи реальні дані клієнтів. Дізнайтеся про архітектуру, робочий процес, гарантії безпеки та практичні кроки впровадження, які зменшують ручну працю, підвищують послідовність відповідей і підтримують відповідність нормативним вимогам.

Безпекові анкети є вузьким місцем для багатьох SaaS‑постачальників, вимагаючи точних, повторюваних відповідей за десятки стандартів. Генеруючи високоякісні синтетичні дані, що відтворюють реальні аудиторські відповіді, організації можуть тонко налаштовувати великі мовні моделі (LLM) без розкриття конфіденційного тексту політики. У цій статті розглядається повний синтетично‑центричний конвеєр, від моделювання сценаріїв до інтеграції з платформою, такою як Procurize, забезпечуючи швидший час відповіді, послідовну відповідність та безпечний цикл навчання.