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。

本文解释了在 AI 驱动的安全问卷自动化背景下闭环学习的概念。它展示了每个已回答的问卷如何成为反馈来源，进而完善安全策略、更新证据库，并最终在降低合规工作量的同时提升组织的整体安全姿态。

在快速发展的 SaaS 环境中，安全问卷是获取新业务的门槛。本文阐述了语义搜索结合向量数据库和检索增强生成（RAG）如何打造实时证据引擎，大幅缩短响应时间，提高答案准确性，并使合规文档持续保持最新。

本文深入探讨提示工程策略，使大语言模型为安全问卷提供精确、一致且可审计的答案。读者将学习如何设计提示、嵌入政策上下文、验证输出，并将工作流集成到如 Procurize 等平台，以实现更快、无错误的合规响应。

本文探讨了可解释人工智能（XAI）在自动化安全问卷响应中的新兴作用。通过展示 AI 生成答案背后的推理，XAI 搭建了合规团队、审计员和客户之间的信任桥梁，同时仍然提供速度、准确性和持续学习。