本文探讨一种新颖的混合检索增强生成（RAG）架构，将大语言模型与企业级文档库相结合。通过将AI驱动的答案合成与不可变审计轨迹紧密耦合，组织能够在保留合规证据、确保数据驻留并满足严格监管标准的同时，实现安全问卷的自动化。

本文探讨了一种面向安全问卷自动化的下一代方法，从被动回答转向主动预见差距。通过结合时间序列风险建模、持续政策监控和生成式 AI，组织可以预测缺失的证据、自动填充答案，并保持合规文档的最新—大幅降低周转时间和审计风险。

本文介绍了自适应风险情境化，这是一种将生成式 AI 与实时威胁情报结合的创新方法，可自动丰富安全问卷的答案。通过将动态风险数据直接映射到问卷字段，团队能够实现更快、更精确的合规响应，并保持持续审计的证据链。

在当今快速变化的监管环境中，静态的合规存储库很快会过时，导致问卷响应缓慢且存在风险性不准确。本文章阐述了如何通过生成式 AI 和持续反馈循环驱动的自愈合合规知识库，自动检测漏洞、生成新证据，并实时保持安全问卷答案的准确性。

了解自助式 AI 合规助理如何结合检索增强生成（RAG）和细粒度基于角色的访问控制，提供安全、准确且可审计的安全问卷答案，减少人工工作并提升 SaaS 组织的信任度。