LLM | 问卷与合规的智能自动化

星期二，2025年10月28日

类别: Compliance Automation AI Prompt Engineering Retrieval Augmented Generation Vendor Risk Management

标签: security questionnaire RAG adaptive prompts LLM compliance AI

本文介绍了一套实用蓝图，将检索增强生成（RAG）与自适应提示模板相结合。通过连接实时证据库、知识图谱和大型语言模型（LLM），组织能够以更高的准确性、可追溯性和可审计性自动化安全问卷的响应，同时让合规团队保持控制。

星期四, 2025年11月13日

类别: AI Automation Compliance Knowledge Graph

标签: active learning security questionnaires LLM continuous improvement

本文阐述了在 Procurize AI 平台中构建的主动学习反馈循环概念。通过结合人机协同验证、不确定性抽样以及动态提示适配，企业能够持续优化 LLM 生成的安全问卷答案，提高准确率，加速合规周期，同时保持可审计的溯源记录。

2025年11月28日星期五

类别: AI Compliance Automation Security Questionnaires Knowledge Graphs

标签: LLM Evidence Recommendation Adaptive Workflow

本文探讨一种新颖的 AI 驱动引擎，利用大型语言模型、语义检索和实时政策更新，将安全问卷的提示与组织知识库中最相关的证据匹配。了解其架构、优势、部署要点及未来方向。