Ovaj članak predstavlja novi motor za sintezu podataka koji je osmišljen kako bi osnažio platforme generativne AI poput Procurize. Stvaranjem privatnos‑zaštitnih, visokokvalitetnih sintetičkih dokumenata, motor trenira LLM‑ove da točno odgovaraju na sigurnosne upitnike bez otkrivanja stvarnih podataka kupaca. Saznajte o arhitekturi, radnom tijeku, sigurnosnim jamstvima i praktičnim koracima implementacije koji smanjuju ručni napor, poboljšavaju konzistentnost odgovora i održavaju regulatornu usklađenost.

Sigurnosni upitnici predstavljaju usko grlo za mnoge SaaS pružatelje usluga, zahtijevajući precizne, ponovljive odgovore po desetcima standarda. Generiranjem visokokvalitetnih sintetičkih podataka koji oponašaju stvarne odgovore na revizije, organizacije mogu fino podešavati velike jezične modele (LLM‑ove) bez izlaganja osjetljivog teksta politika. Ovaj članak prolazi kroz kompletan pipeline usmjeren na sintetičke podatke, od modeliranja scenarija do integracije s platformom poput Procurize, pružajući brži odziv, dosljednu usklađenost i siguran ciklus treniranja.