Tento článek se ponořuje do strategií inženýrství promptů, které umožňují velkým jazykovým modelům (LLM) poskytovat přesné, konzistentní a auditovatelné odpovědi na bezpečnostní dotazníky. Čtenáři se naučí, jak navrhovat promptů, vkládat kontext politik, ověřovat výstupy a integrovat workflow do platforem jako Procurize pro rychlejší a bezchybné odpovědi v souladu s předpisy.

V prostředí, kde se dodavatelé potýkají s desítkami bezpečnostních dotazníků napříč rámcemi jako [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR a CCPA, je rychlé generování přesných, kontextových důkazů hlavní úzké místo. Tento článek představuje architekturu generativního AI řízenou ontologií, která transformuje politické dokumenty, kontrolní artefakty a incidentní logy na přizpůsobené úryvky důkazů pro každou regulační otázku. Spojením doménově specifického grafu znalostí s promptingem velkých jazykových modelů dosahují bezpečnostní týmy v reálném čase auditovatelné odpovědi při zachování integrity souladu a dramatickém zkrácení doby odezvy.

V moderních SaaS prostředích je shromažďování auditních důkazů jedním z nejčasově náročnějších úkolů pro bezpečnostní a compliance týmy. Tento článek vysvětluje, jak může generativní AI přeměnit surovou systémovou telemetrii na připravené důkazní artefakty – jako jsou úryvky logů, snímky konfigurací a screenshoty – bez lidské intervence. Integrací AI‑poháněných pipelineů s existujícími monitorovacími stacky organizace dosáhnou „zero‑touch“ generování důkazů, zrychlí odpovědi na dotazníky a udrží kontinuálně auditovatelný stav souladu.