本文阐述了 AI 编排的知识图谱概念，它将政策、证据和供应商数据统一为实时引擎。通过结合语义图关联、检索增强生成（RAG）和事件驱动编排，安全团队能够瞬时回答复杂问卷，保持可审计的踪迹，并持续提升合规姿态。

现代 SaaS 企业面临静态安全问卷随供应商演变而变得过时的困境。本文介绍了一种 AI 驱动的持续校准引擎，它能够摄取实时供应商反馈，更新答案模板，弥补准确性差距——提供更快且可靠的合规响应，同时降低人工工作量。

检索增强生成（RAG）将大语言模型与最新的知识来源相结合，在回答安全问卷的瞬间提供准确、上下文相关的证据。本文探讨 RAG 架构、与 Procurize 的集成模式、实际实施步骤以及安全考虑，帮助团队在保持审计级溯源的同时，将响应时间缩短至最高 80%。

本文探讨了一款下一代 AI 平台，能够集中管理安全问卷、合规审计和证据管理。通过结合实时知识图谱、生成式 AI 与无缝的工具集成，解决方案降低人工工作负担、加快响应速度，并为现代 SaaS 公司提供审计级别的准确性。

Procurize 推出自适应供应商问卷匹配引擎，利用联邦知识图谱、实时证据合成和强化学习驱动的路由，在瞬间将供应商问题与最相关的预验证答案配对。本文阐释其架构、核心算法、集成模式以及对安全合规团队的可衡量收益。