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。

了解 AI 驱动的多语言翻译如何简化全球安全问卷响应，减少人工工作，并确保跨境合规的准确性

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%。

发现一个实用框架，可将 AI 生成的安全问卷答案和证据直接注入 CI/CD 工作流。本文解释了为何在产品开发早期嵌入合规洞察可以降低风险、加速审计准备，并提升跨团队协作。

安全问卷的生态系统在工具、格式和孤岛之间碎片化，导致手动瓶颈和合规风险。本文介绍了 AI 驱动的上下文数据织物概念——一个统一的智能层，能够实时摄取、标准化并关联来自不同来源的证据。通过将政策文档、审计日志、云配置和供应商合同编织在一起，织物使团队能够快速生成准确、可审计的答案，同时保持治理、可追溯性和隐私。