Ten artykuł przedstawia praktyczny blueprint łączący Retrieval‑Augmented Generation (RAG) z adaptacyjnymi szablonami promptów. Poprzez powiązanie magazynów dowodów w czasie rzeczywistym, grafów wiedzy i modeli LLM organizacje mogą automatyzować odpowiedzi na kwestionariusze bezpieczeństwa z wyższą dokładnością, śledzalnością i audytowalnością, jednocześnie pozostawiając zespoły zgodności w roli kontrolującej proces.

Ten artykuł zagłębia się w strategie inżynierii promptów, które sprawiają, że duże modele językowe generują precyzyjne, spójne i audytowalne odpowiedzi na kwestionariusze bezpieczeństwa. Czytelnicy dowiedzą się, jak projektować prompt’y, wbudowywać kontekst polityk, weryfikować wyniki i integrować przepływ pracy z platformami takimi jak Procurize, aby uzyskać szybsze i wolne od błędów odpowiedzi w zakresie zgodności.

Ten artykuł wyjaśnia koncepcję pętli sprzężenia zwrotnego uczenia aktywnego wbudowanej w platformę AI firmy Procurize. Łącząc weryfikację z udziałem człowieka, pobieranie niepewnych przykładów oraz dynamiczną adaptację promptów, firmy mogą nieustannie udoskonalać odpowiedzi generowane przez LLM na kwestionariusze bezpieczeństwa, osiągać wyższą dokładność i przyspieszać cykle zgodności — przy zachowaniu audytowalnego pochodzenia.

Prezentujemy Silnik Dynamicznego Przepływu Pytań z Wykorzystaniem SI, który uczy się na podstawie odpowiedzi użytkownika, profili ryzyka i analiz w czasie rzeczywistym, dynamicznie przestawiając, pomijając lub rozszerzając elementy kwestionariusza bezpieczeństwa, co dramatycznie skraca czas odpowiedzi, zwiększając jednocześnie dokładność i pewność zgodności.