本文探讨了一种全新的合规自动化方法——使用生成式 AI 将安全问卷答案转化为动态、可操作的剧本。通过关联实时证据、政策更新和补救任务，组织能够更快地弥补缺口、维护审计日志，并为团队提供自助式指南。指南覆盖架构、工作流、最佳实践以及展示端到端流程的 Mermaid 示例图。

本文介绍了由生成式 AI 支持的活化合规手册概念。它说明了实时问卷答案如何被输入到动态知识图谱中，结合检索增强生成（RAG），并转化为可操作的政策更新、风险热图和持续的审计追踪。读者将了解系统架构组件、实施步骤以及诸如响应时间加快、答案准确性提升和自学习合规生态系统等实际收益。

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。

了解如何创建一个实时合规评分卡，从安全问卷中收集答案，使用检索增强生成进行丰富，并通过Mermaid 图表和 AI 驱动的洞察实时可视化风险和覆盖率。本指南将详细讲解体系结构、数据流、提示设计以及在 Procurize 内部规模化该解决方案的最佳实践。

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。