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%。

安全问卷是快速发展的 SaaS 公司的一大瓶颈。Procurize 的 AI 驱动的上下文证据提取结合检索增强生成（RAG）、大语言模型以及统一的知识图谱，能够自动呈现合规所需的证据。其结果是几乎即时、准确且完全可审计的答案，手工工作量最高可降低 80 %，并显著缩短成交周期。

现代企业需要在 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、GDPR 和 CMMC 等框架下处理数十份安全与合规问卷。Procurize 最新的 AI 驱动证据对账引擎能够实时自动映射、验证并丰富所有这些体系的证据。本文将阐述其底层架构、逐步工作流、安全保障以及实用的实施技巧，帮助团队在保持审计级可追溯性的前提下，将供应商问卷的回答速度提升三倍。

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。