本文探讨了检索增强生成（RAG）如何自动提取正确的合规文档、审计日志和政策摘录，以支持安全问卷中的答案。您将看到一步步的工作流程、将 RAG 与 Procurize 集成的实用技巧，以及为何上下文证据在 2025 年正成为 SaaS 公司竞争优势。

检索增强生成（RAG）将大语言模型与最新的知识来源相结合，在回答安全问卷的瞬间提供准确、上下文相关的证据。本文探讨 RAG 架构、与 Procurize 的集成模式、实际实施步骤以及安全考虑，帮助团队在保持审计级溯源的同时，将响应时间缩短至最高 80%。

安全问卷是快速发展的 SaaS 公司的一大瓶颈。Procurize 的 AI 驱动的上下文证据提取结合检索增强生成（RAG）、大语言模型以及统一的知识图谱，能够自动呈现合规所需的证据。其结果是几乎即时、准确且完全可审计的答案，手工工作量最高可降低 80 %，并显著缩短成交周期。

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。

Procurize AI 引入了一个闭环学习系统，捕获供应商问卷响应，提取可操作的洞察，并自动细化合规政策。通过结合检索增强生成、语义知识图谱以及基于反馈的政策版本控制，组织能够保持安全姿态的最新性，降低人工工作量，并提升审计准备度。