本文探讨新兴的多模态 AI 方法，能够从多种文档中自动提取文本、视觉和代码证据，加速安全问卷的完成，同时保持合规性和可审计性。

本文阐述了在 Procurize AI 平台中构建的主动学习反馈循环概念。通过结合人机协同验证、不确定性抽样以及动态提示适配，企业能够持续优化 LLM 生成的安全问卷答案，提高准确率，加速合规周期，同时保持可审计的溯源记录。

本文介绍了一种新型引擎，能够持续摄取监管数据源， 将上下文证据注入知识图谱，并为安全问卷提供实时、 个性化的答案。了解其架构、 实施步骤，以及使用 Procurize AI 平台的合规团队可衡量的收益。

本文阐述了一种新颖的自我进化合规叙事引擎，它在问卷数据上持续微调大语言模型，提供不断改进、准确的自动化回复，同时保持可审计性和安全性。

本文探讨了机密计算与生成式 AI 在 Procurize 平台中的融合。通过利用受信任执行环境（TEEs）和加密 AI 推理，组织可以自动化安全问卷的响应，同时保证数据机密性、完整性和可审计性——将合规工作流程从风险高的手动过程转变为可证实安全的实时服务。