本文深入探讨一种融合检索增强生成（RAG）、图神经网络（GNN）与联邦知识图谱的下一代架构，以在安全问卷中提供实时、准确的证据。了解核心组件、集成模式以及实现动态证据编排引擎的实际步骤，该引擎能够降低人工工作量、提升合规可追溯性，并在监管变化时即时适配。

在现代 SaaS 企业中，安全问卷是一个主要瓶颈。本文介绍了一种新颖的 AI 解决方案，使用图神经网络对政策条款、历史答案、供应商概况和新兴威胁之间的关系进行建模。通过将问卷生态系统转化为知识图谱，系统可以自动分配风险分数、推荐证据，并优先展示高影响项。该方法将响应时间缩短最多 60%，同时提升答案准确性和审计准备度。

本文探讨一种新颖的架构，将图神经网络与 Procurize 的 AI 平台相结合，实现对问卷项目的自动证据归属、动态信任分数生成，并在监管环境变化时保持合规响应的最新。读者将学习数据模型、推理流水线、集成点以及对安全和法务团队的实际收益。