本文解释了如何将差分隐私与大型语言模型结合，以在自动化安全问卷回答的同时保护敏感信息，为寻求速度和数据保密性的合规团队提供实用框架。

处理安全问卷的组织通常在AI生成答案的来源追溯方面遇到困难。本文阐述了如何构建一个透明、可审计的证据流水线，捕获、存储并链接每一条AI生成的内容到其源数据、政策和依据。通过结合LLM编排、知识图谱标记、不可变日志和自动化合规检查，团队能够向监管机构提供可验证的证据链，同时仍然享受AI带来的速度和准确性。

"安全问卷是 SaaS 供应商及其客户的瓶颈。通过编排多种专用 AI 模型——文档解析器、知识图谱、大语言模型和验证引擎——企业可以实现整个问卷生命周期的自动化。本文阐述了多模型 AI 流水线的架构、关键组件、集成模式及未来趋势，该流水线能将原始合规证据在数分钟内转化为准确、可审计的回复，而非数天。"

元学习为 AI 平台提供即时适配任何行业独特需求的安全问卷模板的能力。通过利用来自多种合规框架的先前知识，该方法缩短模板创建时间，提升答案相关性，并建立一个反馈循环，在审计反馈到达时持续优化模型。本文阐述了技术基础、实际实施步骤以及在现代合规中心（如 Procurize）部署元学习的可衡量业务影响。

本篇文章解释了政策即代码与大语言模型之间的协同作用，展示了自动生成的合规代码如何简化安全问卷响应，降低人工工作量，并保持审计级别的准确性。