在现代 SaaS 环境中，收集审计证据是安全和合规团队最耗时的任务之一。本文阐述生成式 AI 如何将原始系统遥测转化为可直接使用的证据制品——如日志摘录、配置快照和截图——无需人工干预。通过将 AI 驱动的流水线与现有监控堆栈集成，组织即可实现“零接触”证据生成，加速问卷响应，并保持持续可审计的合规姿态。

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%。

本文解释了如何将差分隐私与大型语言模型结合，以在自动化安全问卷回答的同时保护敏感信息，为寻求速度和数据保密性的合规团队提供实用框架。

处理安全问卷的组织通常在AI生成答案的来源追溯方面遇到困难。本文阐述了如何构建一个透明、可审计的证据流水线，捕获、存储并链接每一条AI生成的内容到其源数据、政策和依据。通过结合LLM编排、知识图谱标记、不可变日志和自动化合规检查，团队能够向监管机构提供可验证的证据链，同时仍然享受AI带来的速度和准确性。

"安全问卷是 SaaS 供应商及其客户的瓶颈。通过编排多种专用 AI 模型——文档解析器、知识图谱、大语言模型和验证引擎——企业可以实现整个问卷生命周期的自动化。本文阐述了多模型 AI 流水线的架构、关键组件、集成模式及未来趋势，该流水线能将原始合规证据在数分钟内转化为准确、可审计的回复，而非数天。"