在供应商需要面对数十份安全问卷，涵盖 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、GDPR 和 CCPA 等框架的环境中，快速生成精准且具上下文的证据是主要瓶颈。本文介绍了一种本体引导的生成式 AI 架构，它将政策文档、控制制品和事件日志转化为针对每个监管问题的定制证据片段。通过将领域特定的知识图谱与经过提示工程优化的大型语言模型结合，安全团队能够实现实时、可审计的响应，同时保持合规完整性并显著缩短交付时间。

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。

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。