本文探讨了一种新颖的架构，结合事件驱动管道、检索增强生成（RAG）以及动态知识图谱丰富，为安全问卷提供实时、自适应的回答。通过将这些技术集成到 Procurize，组织能够缩短响应时间、提升答案相关性，并在不断变化的监管环境中保持可审计的证据链。

本文介绍了一种新颖的联邦提示引擎，能够实现多租户安全问卷的安全、隐私保护自动化。通过结合联邦学习、加密提示路由和共享知识图谱，组织可以减少人工工作，保持数据隔离，并在各种监管框架下持续提升答案质量。

本文介绍了基于 Procurize 构建的全新 AI 驱动的影响评分引擎，展示如何量化自动化安全问卷回复的财务和运营收益，优先处理高价值任务，并向利益相关者展示明确的 ROI。

本文介绍了一款新型合成数据增强引擎，旨在为像 Procurize 这样的生成式 AI 平台提供支持。通过创建符合隐私要求的高保真合成文档，该引擎训练大语言模型（LLM），使其能够在不泄露真实客户数据的前提下准确回答安全问卷。了解其架构、工作流、安全保证以及实际部署步骤，以降低人工工作量、提升答案一致性并保持监管合规。

了解 Procurize 全新动态政策即代码同步引擎如何使用生成式 AI 和实时知识图谱自动更新政策定义、生成合规的问卷答案，并保持不可变的审计轨迹。本指南阐述了架构、工作流以及对安全与合规团队的实际收益。