ეს სტატია წარმოგაჩენს თვით‑ისწავლად პრომპტის ოპტიმიზაციის ჩარჩოს, რომელიც უწყვეტად აუმჯობესება დიდ‑ენის მოდელის პრომპტებს უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატიზაციისთვის. რეალურად‑დროის შესრულების მაჩვენებლების, ადამიან‑დამხმარე დამოწმების, ავტომატური A/B ტესტირებისა ერთადგაშვებული, ციკლი სთავაზობს უფრო ზუსტი პასუხებს, უფრო სწრაფ დროზე პასუხის მიწოდებას, ასევე აუდიტირებად რეგულაციის შესაბამისობას—თავისამთავიო სარგობები პლატფორმებისთვის, როგორიცაა Procurize.
ეს სტატია თავად აჩვენებს მომავალი‑მოქლავი AI ასისტენტს, რომელიც თითო მომხმარებელისთვის ქმნის პერსონალურ “შესავალ‑პერსონას”, ასაკავშირებს კითხვარის მიზნებს შესაბამისი დასაბუთებით და სინქრონიზაციასა თუ შესრულება ხელსაყრელად რეალურ დროში. ცოდნის‑გრაფის გამუხვეთვით, ქცევის ანალიტიკითა და LLM‑მოჭერილ გენერაციით, გუნდებს შეუძლია აუდიტის ციკლის დრო სიახლეებით შემცირდეს, გადამხდელი ბაზის ხარისხის შენარჩუნებით.