本文介绍了一种新颖的混合检索增强生成（RAG）框架，能够实时持续监控政策漂移。通过将LLM驱动的答案合成与对监管知识图谱的自动漂移检测相结合，安全问卷的响应保持准确、可审计，并即时与不断演变的合规要求保持一致。指南涵盖了架构、工作流、实施步骤以及SaaS厂商实现真正动态AI驱动问卷自动化的最佳实践。

在当今快速变化的监管环境中，静态合规文档很快会过时，导致安全问卷包含陈旧或相互矛盾的答案。本文介绍了一种新颖的自愈问卷引擎，能够实时监控策略漂移，自动更新证据，并利用生成式 AI 生成准确、可审计的回复。读者将学习该架构的构建模块、实现路线图以及采用下一代合规自动化方法可衡量的业务收益。

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。