本文介绍了自适应上下文风险角色引擎，该引擎利用意图检测、联邦知识图谱以及 LLM 驱动的角色合成，实现对安全问卷的实时自动优先级排序，从而缩短响应延迟并提升合规准确性。

本文探索一种新颖的自学习证据映射引擎，它将检索增强生成（RAG）与动态知识图谱相结合。了解该引擎如何自动提取、映射和验证安全问卷的证据，适应监管变化，并与现有合规工作流集成，将响应时间缩短最高达 80 %。

在当今快速变化的监管环境中，静态合规文档很快会过时，导致安全问卷包含陈旧或相互矛盾的答案。本文介绍了一种新颖的自愈问卷引擎，能够实时监控策略漂移，自动更新证据，并利用生成式 AI 生成准确、可审计的回复。读者将学习该架构的构建模块、实现路线图以及采用下一代合规自动化方法可衡量的业务收益。

本文探讨一种新颖的 AI 驱动引擎，利用大型语言模型、语义检索和实时政策更新，将安全问卷的提示与组织知识库中最相关的证据匹配。了解其架构、优势、部署要点及未来方向。

本文探讨了一种新颖的方法，即生成式 AI 增强的知识图谱通过问卷交互持续学习，提供即时、准确的答案和证据，同时保持可审计性和合规性。