本文探讨了一种新颖的架构，结合事件驱动管道、检索增强生成（RAG）以及动态知识图谱丰富，为安全问卷提供实时、自适应的回答。通过将这些技术集成到 Procurize，组织能够缩短响应时间、提升答案相关性，并在不断变化的监管环境中保持可审计的证据链。

本文揭示了一种新颖的 AI 驱动方法，持续生成并优化用于安全与合规问卷的动态题库。通过融合监管情报、大语言模型和反馈回路，组织能够自动填充最新、具上下文感知的问题，大幅缩短响应时间，降低人工工作量，并提升审计准确性。

本文探讨了一种新颖方法，使用强化学习创建自我优化的问卷模板。通过分析每个答案、反馈回路和审计结果，系统自动完善模板结构、措辞和证据建议。其结果是更快、更准确地响应安全和合规问卷，减少人工工作量，并且持续改进的知识库能够适应不断变化的法规和客户期望。

现代 SaaS 团队在重复的安全问卷和合规审计中陷入困境。统一的 AI 编排器可以 集中、自动化并持续调整问卷流程——从任务分配、证据收集到实时 AI 生成的答案——同时保持可审计性和监管合规性。本文将探讨该系统的架构、核心 AI 组件、实施路线图以及可衡量的收益。

本文阐述了在 Procurize AI 平台中构建的主动学习反馈循环概念。通过结合人机协同验证、不确定性抽样以及动态提示适配，企业能够持续优化 LLM 生成的安全问卷答案，提高准确率，加速合规周期，同时保持可审计的溯源记录。