了解如何创建一个实时合规评分卡，从安全问卷中收集答案，使用检索增强生成进行丰富，并通过Mermaid 图表和 AI 驱动的洞察实时可视化风险和覆盖率。本指南将详细讲解体系结构、数据流、提示设计以及在 Procurize 内部规模化该解决方案的最佳实践。

本文探讨了 Procurize 如何将实时监管信息流与检索增强生成（RAG）相结合，为安全问卷提供即时、准确的答案。了解架构、数据流水线、安全考量以及一步步的实施路线图，将静态合规转变为活的、可自适应的系统。

本文介绍了一套实用蓝图，将检索增强生成（RAG）与自适应提示模板相结合。通过连接实时证据库、知识图谱和大型语言模型（LLM），组织能够以更高的准确性、可追溯性和可审计性自动化安全问卷的响应，同时让合规团队保持控制。

了解自助式 AI 合规助理如何结合检索增强生成（RAG）和细粒度基于角色的访问控制，提供安全、准确且可审计的安全问卷答案，减少人工工作并提升 SaaS 组织的信任度。