本文介绍了基于图神经网络构建的自适应证据归属引擎，详细阐述其架构、工作流集成、安全优势以及在类似 Procurize 的合规平台上落地的实操步骤。

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。

本文介绍了一个可解释 AI 置信度仪表盘，可视化 AI 生成的安全问卷答案的确定性，展示推理路径，并帮助合规团队实时审计、信任并对自动化响应采取行动。

各组织日益依赖 AI 来回答安全问卷，但提示词工程仍是瓶颈。可组合的提示词市场让安全、法务和工程团队共享、版本化并复用已审查的提示词。本文阐述了这一概念、架构模式、治理模型以及在 Procurize 内部构建市场的实操步骤，使提示词工作转化为随合规需求而扩展的战略资产。

现代安全问卷经常需要分散在多个数据孤岛、法律管辖区和 SaaS 工具中的证据。隐私保护的数据拼接引擎能够自主收集、标准化并关联这些碎片化信息，同时确保符合监管要求。本文阐述了概念，概览了 Procurize 的实现方案，并为希望在不暴露敏感数据的前提下加速问卷响应的组织提供了分步指南。