本文阐述了 AI 编排的知识图谱概念，它将政策、证据和供应商数据统一为实时引擎。通过结合语义图关联、检索增强生成（RAG）和事件驱动编排，安全团队能够瞬时回答复杂问卷，保持可审计的踪迹，并持续提升合规姿态。

Procurize 最新的 AI 引擎推出了动态证据编排（Dynamic Evidence Orchestration），这是一条自适应流水线，能够自动匹配、组装并验证每个采购安全问卷的合规证据。通过结合检索增强生成（RAG）、基于图谱的策略映射以及实时工作流反馈，团队可将手工工作量降低，响应时间缩短最高 70 %，并在多个框架之间保持可审计的溯源。

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。

本文深入探讨生成式 AI 与遥测和知识图谱分析相结合，如何预测隐私影响分数，自动刷新 SaaS 信任页面内容，并持续保持监管合规。内容涵盖架构、数据管道、模型训练、部署策略以及安全、可审计实现的最佳实践。