本篇文章解释了政策即代码与大语言模型之间的协同作用，展示了自动生成的合规代码如何简化安全问卷响应，降低人工工作量，并保持审计级别的准确性。

本文解释了 Procurize 的自适应 AI 问卷模板如何利用历史答案数据、反馈回路和持续学习来自动填充未来的安全和合规问卷。读者将了解技术基础、集成技巧以及对安全、法律和产品团队的可衡量收益。

本文介绍了自适应证据摘要引擎，这是一种新颖的 AI 组件，能够在实时中自动压缩、验证并将合规证据链接到安全问卷答案。通过结合检索增强生成、动态知识图谱和上下文感知提示，引擎显著降低响应延迟，提高答案准确性，并为供应商风险团队创建完整的可审计证据链。

本文探讨了一种新颖的架构，将动态证据知识图谱与持续的 AI 驱动学习相结合。该解决方案自动将问卷答案与最新的政策变更、审计发现和系统状态对齐，减少人工工作并提升合规报告的可信度。

在当今快速变化的监管环境中，静态的合规存储库很快会过时，导致问卷响应缓慢且存在风险性不准确。本文章阐述了如何通过生成式 AI 和持续反馈循环驱动的自愈合合规知识库，自动检测漏洞、生成新证据，并实时保持安全问卷答案的准确性。