本文探讨了一种新颖的方法，通过实时证据反馈、知识图谱和LLM编排，动态为AI生成的安全问卷答案打分，从而提升准确性和可审计性。

在安全问卷数量激增、监管标准飞速变化的时代，静态检查清单已无法满足需求。本文介绍了一种全新的 AI 驱动的**动态合规本体构建器**——一种自我演进的知识模型，可映射框架中的政策、控制和证据，自动对齐新问卷条目，并在 Procurize 平台内提供实时、可审计的响应。了解其架构、核心算法、集成模式以及部署活体本体的实用步骤，让合规从瓶颈转变为战略优势。

本文阐述在协作式安全问卷工作流中实时冲突检测的崛起需求，描述 AI 增强的知识图谱如何瞬间捕捉矛盾回答，并概述实现步骤、集成模式以及合规团队可衡量的收益。 >

本文介绍自适应合规叙事引擎（Adaptive Compliance Narrative Engine），这是一种将检索增强生成（RAG）与动态证据评分相结合的全新 AI 解决方案，可实现安全问卷答案的自动化。读者将了解其底层架构、实际实现步骤、集成技巧以及未来发展方向，帮助降低人工工作量同时提升答案的准确性和可审计性。

本文探讨了一种新颖的架构，将基于连续差异的证据审计与自愈AI引擎相结合。通过自动检测合规制品的更改、生成纠正措施并将更新反馈至统一的知识图谱，组织能够保持问卷回答的准确、可审计且防止漂移——全部无需人工干预。