AI‑задвижвана Retrieval‑Augmented Generation за събиране на доказателства в реално време в сигурностните въпросници

Сигурностните въпросници, оценките на риска от доставчици и одитите за съответствие се превръщат в ежедневен „тесен бутилка“ за SaaS компаниите. Ръчното търсене на политики, одитни доклади и конфигурационни снимки не само харчи инженерни часове, но и въвежда риска от остарели или несъответстващи отговори.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) предлага нова парадигма: вместо да се разчита изцяло на статичен голям езиков модел (LLM), RAG извлича най‑релевантните документи в момента на заявката и ги предава на модела за синтез. Резултатът е отговор в реално време, подкрепен с доказателства, който може да се проследи до оригиналния източник, задоволявайки както изискванията за скорост, така и за одитируемост.

В тази статия ще разгледаме:

• Разбивка на основната архитектура на RAG и защо тя се вписва в работния процес на въпросниците.
• Как Procurize може да вгради RAG конвейер без да нарушава съществуващите процеси.
• Подробно ръководство за внедряване стъпка‑по‑стъпка – от поглъщане на данни до проверка на отговора.
• Сигурност, лични данни и съображения за съответствие, специфични за този подход.
• Измерим ROI и бъдещи подобрения като непрекъснато обучение и динамично оценяване на риска.

1. Защо класическите LLM‑ове не са достатъчни за сигурностни въпросници

Тези пропуски карат организациите да се връщат към ръчно копиране‑поставяне, което отменя обещаната ефективност на AI.

2. Retrieval‑Augmented Generation – Основни концепции

В основата си RAG се състои от три движещи се части:

1. Retriever – Индекс (често векторен) който бързо извлича най‑релевантните документи за дадена заявка.
2. Генеративен модел – LLM, който консумира извлечените откъси и оригиналната подсказка от въпросника, за да произведе кохерентен отговор.
3. Fusion Layer – Логика, която контролира колко откъса да се предадат, как да се подредят и как да се претеглят по време на генерацията.

2.1 Векторни хранилища за извличане на доказателства

Вграждането на всеки артикул за съответствие (политики, одитни доклади, конфигурационни снимки) в плътен векторен пространство позволява семантично търсене. Популярни open‑source решения включват:

• FAISS – Бърз, GPU‑ускорен, идеален за конвейери с висока пропускателна способност.
• Milvus – Облачно‑ориентиран, поддържа хибридно индексиране (скаларно + векторно).
• Pinecone – Управлявана услуга с вградени контролни механизми за сигурност.

2.2 Проектиране на подсказки за RAG

Добре формулираната подсказка гарантира, че LLM‑ът третира предоставения контекст като авторитетно доказателство.

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.

Тази подсказка може да се шаблонира в Procurize, така че всеки елемент от въпросника автоматично да получава прикрепените доказателства.

3. Интегриране на RAG в платформата Procurize

По‑долу е схематичен поток, който показва къде RAG се вписва в съществуващия работен процес на Procurize.

  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

Ключови точки за интеграция

• Тригер – Когато потребител отвори неотговорен елемент от въпросника, Procurize изпраща текста на въпроса към RAG микросервиза.
• Обогатяване на контекст – Retriever‑ът извлича до k (обикновено 3‑5) най‑релевантни откъса, всеки маркиран със стабилен идентификатор (например policy:ISO27001:5.2).
• Чернова на отговор – LLM‑ът произвежда чернова, включваща вътрешни цитати като [policy:ISO27001:5.2].
• Човешка намеса – Прегледният интерфейс в Procurize подчертава цитатите, позволява редактиране, одобрение или отхвърляне. Одобрените отговори се съхраняват заедно с метаданни за произход.

4. Ръководство за внедряване стъпка‑по‑стъпка

4.1 Подготовка на корпуса от доказателства

4.2 Създаване на векторния индекс

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')

Запазете съпоставянето между векторните ID‑та и метаданните в лека NoSQL таблица за бързо търсене.

4.3 Деплой на RAG услугата

Стек от микросервизи:

• FastAPI – обслужва HTTP заявки от Procurize.
• FAISS – в процеса на векторно търсене (или външен чрез gRPC).
• OpenAI / Anthropic LLM – генеративен ендпойнт (или самостоятелно хостван LLaMA).
• Redis – кеширане на скорошни заявки за намаляване на латентността.

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 Свързване с UI‑то на Procurize

Добавете бутон „Генерирай с AI“ до всяко поле във въпросника.
Когато се натисне:

1. Показва се спинер, докато RAG‑услугата отговори.
2. Черновият отговор се записва в текстовото поле.
3. Цитатите се визуализират като значки; клик върху значка отваря прегледа на изходния документ.

4.5 Верификация и непрекъснато обучение

• Човешка проверка – Поне един специалист по съответствие трябва да одобри всеки AI‑генериран отговор преди публикуване.
• Обратна връзка – Записвайте сигнали за одобрение/отхвърляне в таблица „review outcomes“.
• Файн‑тюнинг – Периодично фино настройвайте LLM‑а върху одобрени двойки въпрос‑отговор, за да намалите халюцинациите.

5. Сигурност и лични данни – Съображения

6. Измерване на въздействието

Тези данни показват как RAG не само ускорява процеса, но и повишава качеството на отговорите, намалявайки триенето при одитите.

7. Бъдещи разширения

1. Динамично оценяване на риска – Свържете RAG с двигател за риск, който регулира увереността на отговора според възрастта на доказателството.
2. Мултимодално извличане – Включете скрийншоти, конфигурационни файлове и дори Terraform състояния като търсиме ресурси.
3. Граф на знания между организации – Свържете доказателствата между различни субсидии, създавайки глобална последователност на политиките.
4. Сигнали за промяна в политиките в реално време – При промяна на изходен документ автоматично маркирайте засегнатите отговори за преразглеждане.

8. Проверка за стартиране

• Консолидирайте всички артефакти за съответствие в един репозитори, под контролиран версия.
• Изберете векторно хранилище (FAISS, Milvus, Pinecone) и генерирайте вектори.
• Деплойнете RAG микросервиз зад вашата вътрешна мрежа.
• Разширете UI‑то на Procurize с бутон „Генерирай с AI“ и визуализиране на цитати.
• Определете политика за човешка проверка и събиране на обратна връзка.
• Проведете пилот на нискорисков набор от въпросници; итерайте според обратната връзка от проверяващите.

Следвайки тази пътека, вашата организация ще премине от реактивен, ръчен процес към проактивен, AI‑обогатен метод, който доставя доверени доказателства с едно кликване.

Вижте също

• 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