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。

本文探讨合规平台中语音优先 AI 助手的崛起趋势，详述其架构、安全性、集成方式以及加速团队完成安全问卷的实际收益。

本文探讨了 Procurize 如何利用联邦学习创建一个协作的、隐私保护的合规知识库。通过在跨企业分布式数据上训练 AI 模型，组织可以提升问卷答案的准确性、加快响应速度，并在受益于集体智能的同时保持数据主权。

本文探讨了一种新颖的架构，该架构将检索增强生成（RAG）、提示‑反馈循环和图神经网络（GNN）相结合，使合规知识图谱能够自动演进。通过闭环问卷答案、审计结果和 AI‑驱动提示，组织可以保持安全与合规证据的实时更新，降低人工工作量，提升审计信心。