安全问卷是许多 SaaS 提供商的瓶颈，需要在数十个标准上提供精确、可重复的答案。通过生成高质量、与真实审计响应相似的合成数据，组织可以在不暴露敏感政策文本的前提下微调大型语言模型（LLM）。本文将完整展示一个以合成数据为中心的流水线，从情景建模到与 Procurize 等平台的集成，实现更快速的交付、一致的合规性以及安全的训练闭环。

本文介绍了一款新型合成数据增强引擎，旨在为像 Procurize 这样的生成式 AI 平台提供支持。通过创建符合隐私要求的高保真合成文档，该引擎训练大语言模型（LLM），使其能够在不泄露真实客户数据的前提下准确回答安全问卷。了解其架构、工作流、安全保证以及实际部署步骤，以降低人工工作量、提升答案一致性并保持监管合规。