Ovaj članak istražuje strategiju finetuniranja velikih jezičnih modela na podacima o usklađenosti specifičnim za industriju kako bi se automatizirali odgovori na sigurnosne upitnike, smanjio ručni rad i održala audibilnost unutar platformi poput Procurize.
U okruženju u kojem dobavljači moraju odgovoriti na desetke sigurnosnih upitnika kroz okvire poput [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR i CCPA, generiranje preciznih, kontekstualno svjesnih dokaza u kratkom roku predstavlja veliki usko grlo. Ovaj članak predstavlja arhitekturu generativne AI vođene ontologijom koja pretvara politiku, artefakte kontrola i zapise incidenata u prilagođene isječke dokaza za svako regulatorno pitanje. Spoj domensko‑specifičnog grafa znanja i prompt‑inženjeringa velikih jezičnih modela omogućuje timovima za sigurnost da u stvarnom vremenu dobiju auditable odgovore, uz očuvanje integriteta usklađenosti i značajno smanjenje vremena obrade.
Ovaj članak istražuje novitet hibridne arhitekture Retrieval‑Augmented Generation (RAG) koja spaja velike jezične modele s enterprise‑grade dokumentacijskim trezorom. Tješnom povezivanju AI‑generiranog odgovora s nepromjenjivim auditnim tragovima, organizacije mogu automatizirati odgovore na sigurnosna pitanja uz očuvanje dokaza o usklađenosti, osiguravanje rezidencijalnosti podataka i ispunjavanje rigoroznih regulatornih standarda.
Interaktivni AI Compliance Sandbox je novo okruženje koje timovima za sigurnost, usklađenost i proizvod omogućuje simulaciju stvarnih scenarija upitnika, treniranje velikih jezičnih modela, eksperimentiranje s promjenama politika i dobivanje trenutačne povratne informacije. Kombinirajući sintetičke profile dobavljača, dinamične regulatorne feed‑ove i gamificirano podučavanje, sandbox skraćuje vrijeme uvođenja, poboljšava točnost odgovora i stvara kontinuiranu petlju učenja za AI‑vođenu automatizaciju usklađenosti.
Ovaj članak dubinski analizira strategije inženjeringa promptova koje omogućuju velikim jezičnim modelima da daju precizne, konzistentne i auditabilne odgovore na sigurnosna pitanja. Čitatelji će naučiti kako dizajnirati promptove, ugraditi kontekst politike, validirati izlaze i integrirati radni tok u platforme poput Procurize‑a za brže i bezgrešovno odgovaranje na zahtjeve za usklađenost.