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。

本文探讨了一种新颖的 AI 驱动方法，能够动态生成针对各种安全框架的上下文感知提示，加速问卷填写，同时保持准确性和合规性。

本文介绍了 Procurize 的上下文感知 AI 路由引擎——一个实时系统，可将收到的安全问卷与最合适的内部团队或专家匹配。通过结合自然语言理解、知识图谱溯源和动态工作负载平衡，引擎降低了响应延迟、提升了答案质量，并为合规经理创建了可审计的记录。读者将深入了解其架构蓝图、核心 AI 模型、集成模式以及在现代 SaaS 环境中部署路由器的实际步骤。

AI 可以即时起草安全问卷的答案，但如果没有验证层，公司将面临不准确或不合规的回复风险。本文介绍了一个人类在环（HITL）验证框架，将生成式 AI 与专家审查相结合，确保可审计性、可追溯性和持续改进。

组织在保持安全问卷答案与快速变化的内部政策和外部法规同步方面面临困难。 Procurize 的 AI 驱动的知识图谱持续映射政策文件，检测漂移，并向问卷团队推送实时警报。 本文阐述了漂移问题、底层图谱架构、集成模式以及对寻求更快、更精准合规响应的 SaaS 供应商的可衡量收益。