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。

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。

本文深入分析 Procurize AI 的全新联邦检索增强生成（RAG）引擎，旨在统一多个监管框架下的问卷答案。通过将联邦学习与 RAG 相结合，平台实现了实时、上下文感知的响应，同时保护数据隐私，缩短周转时间，提高安全问卷答案的一致性。

本文探讨了一种新颖的架构，该架构将检索增强生成（RAG）、提示‑反馈循环和图神经网络（GNN）相结合，使合规知识图谱能够自动演进。通过闭环问卷答案、审计结果和 AI‑驱动提示，组织可以保持安全与合规证据的实时更新，降低人工工作量，提升审计信心。