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%。

在安全问卷决定交易速度的世界里，每一个答案的可信度已成为竞争优势。本文介绍了 AI 驱动的连续证据溯源账本概念——一种防篡改、可审计的链路，记录每一条证据、决策和 AI 生成的回复。通过将生成式 AI 与区块链式不可变性相结合，组织能够提供不仅快速准确且可验证可信的答案，从而简化审计并提升合作伙伴信心。

本文探讨了一种全新的合规自动化方法——使用生成式 AI 将安全问卷答案转化为动态、可操作的剧本。通过关联实时证据、政策更新和补救任务，组织能够更快地弥补缺口、维护审计日志，并为团队提供自助式指南。指南覆盖架构、工作流、最佳实践以及展示端到端流程的 Mermaid 示例图。

本文介绍了一种自学习的提示优化框架，能够持续改进大语言模型在安全问卷自动化中的提示。通过结合实时性能指标、人机交互验证和自动化A/B 测试，该循环实现了更高的答案精度、更快的交付以及可审计的合规性——这些都是像 Procurize 这样平台的关键收益。

本文阐述了一种新颖的自我进化合规叙事引擎，它在问卷数据上持续微调大语言模型，提供不断改进、准确的自动化回复，同时保持可审计性和安全性。