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。

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。

采购和安全团队常因证据陈旧、问卷答案不一致而苦恼。本文阐述了 Procurize AI 如何借助检索增强生成（RAG）技术的持续刷新知识图谱，实现答案的即时更新与验证，从而大幅降低人工工作量并提升准确性与审计可追溯性。

本文探讨了一种新颖的 AI 驱动方法，能够动态生成针对各种安全框架的上下文感知提示，加速问卷填写，同时保持准确性和合规性。

本文介绍了 Procurize 的上下文感知 AI 路由引擎——一个实时系统，可将收到的安全问卷与最合适的内部团队或专家匹配。通过结合自然语言理解、知识图谱溯源和动态工作负载平衡，引擎降低了响应延迟、提升了答案质量，并为合规经理创建了可审计的记录。读者将深入了解其架构蓝图、核心 AI 模型、集成模式以及在现代 SaaS 环境中部署路由器的实际步骤。