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。

本文探讨一种全新的 AI 驱动编排引擎，统一问卷管理、实时证据合成和动态路由，实现更快、更准的供应商合规响应，同时最大程度减少人工工作量。

深入探讨交互式 AI 合规沙盒的设计、优势和实现方式，该沙盒使团队能够即时原型、测试并优化自动化安全问卷响应，提高效率并增强信心。

采购和安全团队常因证据陈旧、问卷答案不一致而苦恼。本文阐述了 Procurize AI 如何借助检索增强生成（RAG）技术的持续刷新知识图谱，实现答案的即时更新与验证，从而大幅降低人工工作量并提升准确性与审计可追溯性。

本文探讨了一种混合边缘‑云架构，将大型语言模型拉近安全问卷数据的来源。通过分布式推理、证据缓存以及安全同步协议，组织能够即时回答供应商评估，降低延迟，并在统一的合规平台内保持严格的数据驻留要求。