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。

在响应安全问卷和合规审计时，组织面临日益沉重的负担。传统工作流依赖电子邮件附件、手动版本控制以及临时的信任关系，这些都可能泄露敏感证据。通过使用去中心化标识符（DID）和可验证凭证（VC），公司可以创建一个加密安全、以隐私为先的证据共享通道。本文阐释核心概念，演示与 Procurize AI 平台的实际集成，并展示基于 DID 的交换如何缩短周转时间、提升可审计性，并在供应商生态系统中保持机密性。

交互式 AI 合规沙盒是一种新颖的环境，让安全、合规和产品团队能够模拟真实的问卷场景、训练大型语言模型、实验策略变更并即时获取反馈。通过合成供应商画像、动态监管源和游戏化辅导的结合，沙盒可以缩短上手时间、提升答案准确性，并为 AI 驱动的合规自动化创建一个持续学习循环。

本文深入探讨提示工程策略，使大语言模型为安全问卷提供精确、一致且可审计的答案。读者将学习如何设计提示、嵌入政策上下文、验证输出，并将工作流集成到如 Procurize 等平台，以实现更快、无错误的合规响应。

本文探讨了 Procurize 如何利用联邦学习创建一个协作的、隐私保护的合规知识库。通过在跨企业分布式数据上训练 AI 模型，组织可以提升问卷答案的准确性、加快响应速度，并在受益于集体智能的同时保持数据主权。