各组织日益依赖 AI 来回答安全问卷，但提示词工程仍是瓶颈。可组合的提示词市场让安全、法务和工程团队共享、版本化并复用已审查的提示词。本文阐述了这一概念、架构模式、治理模型以及在 Procurize 内部构建市场的实操步骤，使提示词工作转化为随合规需求而扩展的战略资产。

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。

现代 SaaS 团队在重复的安全问卷和合规审计中陷入困境。统一的 AI 编排器可以 集中、自动化并持续调整问卷流程——从任务分配、证据收集到实时 AI 生成的答案——同时保持可审计性和监管合规性。本文将探讨该系统的架构、核心 AI 组件、实施路线图以及可衡量的收益。

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。