本文探讨了一种混合边缘‑云架构，将大型语言模型拉近安全问卷数据的来源。通过分布式推理、证据缓存以及安全同步协议，组织能够即时回答供应商评估，降低延迟，并在统一的合规平台内保持严格的数据驻留要求。

本文探讨了一种将联邦学习与多模态 AI 结合的创新方法，能够自动从文档、截图和日志中提取证据，为安全问卷提供精准的实时答案。了解在 Procurize 平台上使用的架构、工作流以及对合规团队的优势。

本文探讨了一种新颖的架构，结合事件驱动管道、检索增强生成（RAG）以及动态知识图谱丰富，为安全问卷提供实时、自适应的回答。通过将这些技术集成到 Procurize，组织能够缩短响应时间、提升答案相关性，并在不断变化的监管环境中保持可审计的证据链。

在现代 SaaS 环境中，安全问卷成为瓶颈。本文阐述了一种新颖的方法——自监督知识图谱（KG）演进，它会在新问卷数据到达时不断细化 KG。通过模式挖掘、对比学习和实时风险热图，组织可以自动生成精确、合规的答案，同时保持证据来源的透明可追溯。

Procurize 推出了一款自组织知识图谱引擎，可持续从问卷交互、监管更新和证据溯源中学习。本文深入探讨该架构、优势以及构建自适应 AI 驱动的问卷自动化平台的实施步骤，帮助降低响应延迟、提升合规准确性，并在多租户环境中实现规模化。