本文揭示了一种新颖的架构，弥合安全问卷答案与政策演化之间的鸿沟。通过收集答案数据、应用强化学习、并实时更新代码即政策仓库，组织可以减少手动工作、提升答案准确性，同时让合规制品始终与业务现实同步。

本文探讨了一种新颖的架构，该架构将检索增强生成（RAG）、提示‑反馈循环和图神经网络（GNN）相结合，使合规知识图谱能够自动演进。通过闭环问卷答案、审计结果和 AI‑驱动提示，组织可以保持安全与合规证据的实时更新，降低人工工作量，提升审计信心。

本文探讨一种将联邦学习与隐私保护知识图谱相结合的新方法，以简化安全问卷自动化。通过在不暴露原始数据的前提下安全共享洞见，团队能够实现更快、更准确的响应，同时保持严格的机密性和合规性。

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。