التوليد المُعزز بالاسترجاع المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتجميع الأدلة في الوقت الحقيقي في الاستبيانات الأمنية

استبيانات الأمن، تقييمات مخاطر البائعين، وتدقيقات الامتثال أصبحت عنق زجاجة يوميًّا لشركات SaaS. البحث اليدوي عن السياسات، تقارير التدقيق، ولقطات تكوين الأنظمة لا يضيع فقط ساعات الهندسة، بل يُدخل أيضاً خطر الإجابات غير المحدّثة أو غير المتسقة.

يقدّم التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG) نموذجًا جديدًا: بدلاً من الاعتماد فقط على نموذج لغة كبير ثابت (LLM)، يقوم RAG باسترجاع أكثر المستندات صلة في وقت الاستعلام ويغذّيه للنموذج لتوليف الإجابة. النتيجة هي إجابة فورية مدعومة بالأدلة يمكن تتبعها إلى المصدر الأصلي، مُلبيةً متطلبات السرعة وقابلية التدقيق.

في هذه المقالة سوف:

• نُجزي بنية RAG الأساسية ولماذا تتناسب مع سير عمل الاستبيان.
• نُظهر كيف يمكن لـ Procurize دمج خط أنابيب RAG دون تعطيل العمليات الحالية.
• نقدم دليلًا خطوة‑بخطوة للتنفيذ، من استيعاب البيانات إلى التحقق من الإجابة.
• نناقش اعتبارات الأمن، الخصوصية، والامتثال الفريدة لهذا النهج.
• نُبرز العائد القابل للقياس والتحسينات المستقبلية مثل التعلم المستمر وتقييم المخاطر الديناميكي.

1. لماذا النماذج اللغوية التقليدية لا تلبي احتياجات الاستبيانات الأمنية

هذه الفجوات تُعيد المؤسسات إلى النسخ واللصق اليدوي، ما يلغي الكفاءة الموعودة للذكاء الاصطناعي.

2. التوليد المُعزز بالاسترجاع – المفاهيم الأساسية

في جوهره، يتكوّن RAG من ثلاثة أجزاء متحركة:

1. المسترجِع – فهرس (غالبًا معتمد على المتجهات) يمكنه إظهار المستندات الأكثر صلة بسرعة لسؤال معين.
2. النموذج التوليدي – LLM يستهلك المقاطع المسترجعة والسؤال الأصلي لتوليد إجابة متماسكة.
3. طبقة الدمج – منطق يحدد عدد المقاطع التي تُمرّر، ترتيبها، وكيفية وزنها أثناء التوليد.

2.1 المتاجر المتجهية لاسترجاع الأدلة

تحويل كل مستند امتثال (سياسات، تقارير تدقيق، لقطات تكوين) إلى فضاء متجه كثيف يتيح بحث التشابه الدلالي. الخيارات مفتوحة المصدر الشائعة تشمل:

• FAISS – سريع، مع تسريع GPU، مثالي لخطوط الأنابيب ذات الإنتاجية العالية.
• Milvus – سحابي‑محلي، يدعم الفهرسة المختلطة (عددية + متجهية).
• Pinecone – خدمة مُدارة مع ضوابط أمنية مدمجة.

2.2 هندسة المطالبات لـ RAG

مطالبة مُصمَّمة جيدًا تضمن أن يتعامل الـ LLM مع السياق المسترجع كـ دليل موثوق.

You are a compliance analyst responding to a security questionnaire. Use ONLY the provided evidence excerpts. Cite each excerpt with its source ID. If an answer cannot be fully supported, flag it for manual review.

يمكن أن تكون هذه المطالبة قالبًا في Procurize بحيث يتلقى كل عنصر استبيان الأدلة المرفقة تلقائيًا.

3. دمج RAG في منصة Procurize

فيما يلي مخطط تدفق عالي المستوى يوضح موضع RAG داخل سير عمل Procurize الحالي.

  graph LR
    A["Questionnaire Item"] --> B["RAG Service"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["Top‑k Evidence Snippets"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["Draft Answer with Citations"]
    F --> G["Procurize Review UI"]
    G --> H["Final Answer Stored"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

نقاط التكامل الرئيسة

• المُحفّز – عندما يفتح المستخدم عنصرًا غير مجاب عليه في الاستبيان، يرسل Procurize نص السؤال إلى خدمة RAG الصغرى.
• إثراء السياق – يسترجع المسترجِع ما يصل إلى k (عادة 3‑5) مقاطع دليل ذات صلة، كل منها مُوسَّم بمعرف ثابت (مثلًا policy:ISO27001:5.2).
• مسودة الإجابة – ينتج الـ LLM مسودة تشمل استشهادات داخلية مثل [policy:ISO27001:5.2].
• إنسان في الحلقة – تُظهر واجهة المراجعة في Procurize الاستشهادات، وتسمح للمراجعين بالتحرير، الاعتماد، أو الرفض. تُخزن الإجابات المعتمدة مع بيانات الأصول.

4. دليل التنفيذ خطوة‑بخطوة

4.1 تحضير مجموعة الأدلة

4.2 بناء الفهرس المتجه

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss, json, glob, os

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # list of (id, text) tuples
for file in glob.glob('compliance_corpus/**/*.md', recursive=True):
    with open(file, 'r') as f:
        content = f.read()
        doc_id = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
        docs.append((doc_id, content))

ids, texts = zip(*docs)
embeddings = model.encode(texts, show_progress_bar=True)

dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dim)
index.add(embeddings)

faiss.write_index(index, 'compliance.index')

احفظ الربط بين معرفات المتجهات والبيانات الوصفية في قاعدة NoSQL خفيفة لسهولة الاسترجاع.

4.3 نشر خدمة RAG

تكامل ميكروسيرفيس شائع:

• FastAPI – يتعامل مع طلبات HTTP من Procurize.
• FAISS – بحث متجه داخل العملية (أو خارجي عبر gRPC).
• OpenAI / Anthropic – نقطة النهاية للتوليد (أو LLaMA مُستضاف ذاتيًا).
• Redis – يخبّئ الاستعلامات الأخيرة لتقليل زمن الاستجابة.

from fastapi import FastAPI, Body
import openai, numpy as np

app = FastAPI()

@app.post("/answer")
async def generate_answer(question: str = Body(...)):
    q_emb = model.encode([question])
    distances, idx = index.search(q_emb, k=4)
    snippets = [texts[i] for i in idx[0]]
    prompt = f"""Question: {question}
Evidence:\n{chr(10).join(snippets)}\nAnswer (cite sources):"""
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-4o-mini", prompt=prompt, max_tokens=300)
    return {"answer": response.choices[0].text.strip(),
            "citations": idx[0].tolist()}

4.4 ربط واجهة Procurize

أضف زر “توليد بالذكاء الاصطناعي” بجوار كل حقل استبيان.
عند النقر:

1. يعرض مؤشر تحميل بينما ترد خدمة RAG.
2. يملأ مربع النص بالمسودة.
3. يُظهر شارات الاستشهاد؛ النقر على الشارة يفتح معاينة الوثيقة المصدر.

4.5 التحقق والتعلم المستمر

• مراجعة بشرية – يلزم موافقة مهندس امتثال واحد على الأقل قبل النشر.
• دورة تغذية رجعية – سجّل إشارة القبول/الرفض في جدول “نتائج المراجعة”.
• تحسين دقيق – عزّز النموذج على أزواج سؤال‑إجابة معتمدة لتقليل التخيلات بمرور الوقت.

5. اعتبارات الأمن والخصوصية

6. قياس الأثر

إجراء تجريبي أُجري مع شركة SaaS متوسطة الحجم (≈150 مهندسًا) على مدار 6 أسابيع أظهر المقاييس التالية:

توضح هذه الأرقام كيف يسرّع RAG ليس فقط زمن الاستجابة بل يعزّز جودة الإجابات ويقلل من احتكاك التدقيق.

7. توسعات مستقبلية

1. تقييم المخاطر الديناميكي – دمج RAG مع محرك مخاطر يضبط ثقة الإجابة بناءً على قدم الدليل.
2. استرجاع متعدد الوسائط – تضمين لقطات شاشة، ملفات تكوين، وحتى حالة Terraform كأدلة مسترجعة.
3. رسم معرفة عبر مؤسسات – ربط الأدلة بين الفروع لتوفير اتساق السياسات على مستوى المؤسسة.
4. تنبيهات فرق الاختلاف – عند تعديل وثيقة مصدر، يتم تمييز الإجابات المتأثرة لمراجعة فورية.

8. قائمة تدقيق للبدء

• تجميع جميع مستندات الامتثال في مستودع مُصدّر ومُتحكم بالإصدار.
• اختيار متجر متجه (FAISS، Milvus، Pinecone) وإنشاء المتجهات.
• نشر خدمة RAG (FastAPI + LLM) داخل شبكة الشركة.
• توسيع واجهة Procurize بزر “توليد بالذكاء الاصطناعي” وعرض الاستشهادات.
• وضع سياسة حوكمة لمراجعة بشرية وتسجيل التغذيات الراجعة.
• تنفيذ تجربة أولية على مجموعة استبيانات منخفضة المخاطر؛ التحسين بناءً على ملاحظات المراجعين.

باتباع هذه الخريطة، يمكن لمؤسستك الانتقال من عملية يدوية، ردة فعل إلى عملية استباقية، مدعومة بالذكاء الاصطناعي تقدم أدلة موثوقة بنقرة زر.

للمزيد

• Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI
• FAISS: Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors
• OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Retrieval‑Augmented Generation