本文深入探讨提示工程策略，使大语言模型为安全问卷提供精确、一致且可审计的答案。读者将学习如何设计提示、嵌入政策上下文、验证输出，并将工作流集成到如 Procurize 等平台，以实现更快、无错误的合规响应。

本文探讨了 Procurize 如何利用联邦学习创建一个协作的、隐私保护的合规知识库。通过在跨企业分布式数据上训练 AI 模型，组织可以提升问卷答案的准确性、加快响应速度，并在受益于集体智能的同时保持数据主权。

本文探讨一种将零知识证明（ZKP）密码学与生成式 AI 相结合，以自动化供应商问卷响应的新方法。通过在不泄露底层数据的前提下证明 AI 生成答案的正确性，组织可以加快合规工作流，同时保持严格的机密性和可审计性。

本文介绍了一种新颖的验证循环，它将零知识证明与生成式 AI 结合，在不暴露原始数据的前提下验证安全问卷答案，阐述其架构、关键密码学原语、与现有合规平台的集成模式，以及 SaaS 与采购团队采纳此方法以实现防篡改、隐私保护自动化的实操步骤。

本文审视零知识证明（ZKP）与生成式 AI 之间的新兴协同，构建一个隐私保护、篡改可验证的引擎，以自动化安全和合规问卷。读者将学习核心密码学概念、AI 工作流集成、实际实现步骤以及诸如降低审计摩擦、提升数据机密性和可证明答案完整性等真实世界的收益。