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。

本文探讨了 AI 驱动的动态证据生成在安全问卷中的新兴实践，详细阐述工作流设计、集成模式以及最佳实践建议，帮助 SaaS 团队加速合规并降低手动工作量。

本文介绍了一种新型引擎，能够持续摄取监管数据源， 将上下文证据注入知识图谱，并为安全问卷提供实时、 个性化的答案。了解其架构、 实施步骤，以及使用 Procurize AI 平台的合规团队可衡量的收益。

本文阐述了构建由大语言模型驱动的持续证据库的架构、数据管道和最佳实践。通过自动化证据收集、版本管理和上下文检索，安全团队能够实时回答问卷，减少人工工作量，并保持审计就绪的合规性。

本文介绍了一个可解释 AI 置信度仪表盘，可视化 AI 生成的安全问卷答案的确定性，展示推理路径，并帮助合规团队实时审计、信任并对自动化响应采取行动。