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%。

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。

本文探讨一种新颖的混合检索增强生成（RAG）架构，将大语言模型与企业级文档库相结合。通过将AI驱动的答案合成与不可变审计轨迹紧密耦合，组织能够在保留合规证据、确保数据驻留并满足严格监管标准的同时，实现安全问卷的自动化。

在快速发展的 SaaS 环境中，安全问卷是获取新业务的门槛。本文阐述了语义搜索结合向量数据库和检索增强生成（RAG）如何打造实时证据引擎，大幅缩短响应时间，提高答案准确性，并使合规文档持续保持最新。