本文探讨了一种新颖方法，使用强化学习创建自我优化的问卷模板。通过分析每个答案、反馈回路和审计结果，系统自动完善模板结构、措辞和证据建议。其结果是更快、更准确地响应安全和合规问卷，减少人工工作量，并且持续改进的知识库能够适应不断变化的法规和客户期望。

本文探讨了一种新颖的 AI 驱动方法，能够自动将现有的政策条款映射到特定的安全问卷要求。通过利用大语言模型、语义相似度算法以及持续学习回路，公司可以大幅削减人工工作量，提高答案的一致性，并在多个框架下保持合规证据的最新状态。

本文阐述了构建由大语言模型驱动的持续证据库的架构、数据管道和最佳实践。通过自动化证据收集、版本管理和上下文检索，安全团队能够实时回答问卷，减少人工工作量，并保持审计就绪的合规性。

探索 AI 驱动的知识图谱如何在多个合规框架之间自动映射安全控制、企业策略和证据制品。本文解释核心概念、架构、与 Procurize 的集成步骤，以及实际收益，如加快问卷响应、降低重复工作并提升审计信心。

本文探讨了检索增强生成（RAG）如何自动提取正确的合规文档、审计日志和政策摘录，以支持安全问卷中的答案。您将看到一步步的工作流程、将 RAG 与 Procurize 集成的实用技巧，以及为何上下文证据在 2025 年正成为 SaaS 公司竞争优势。