Adaptivní engine pro shrnutí důkazů pro dotazníky dodavatelů v reálném čase

Podniky dnes každou týden obdrží desítky bezpečnostních dotazníků — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 a stále rostoucí soubor průmyslových průzkumů. Kandidáti obvykle vloží odpovědi do webového formuláře, připojí PDF a pak stráví hodiny kontrolou, že každý důkaz odpovídá uvedenému kontrolnímu opatření. Manuální úsilí vytváří úzká místa, zvyšuje riziko nesrovnalostí a nafukuje náklady na podnikání.

Procurize AI již vyřešila mnoho bolestivých bodů pomocí orchestrace úkolů, kolaborativního komentování a automaticky generovaných návrhů odpovědí. Další výzvou je zpracování důkazů: jak představit správný artefakt — politiku, auditní zprávu, výřez konfigurace — v přesně tom formátu, který recenzent očekává, a zároveň zajistit, že důkaz je čerstvý, relevantní a auditovatelný.

V tomto článku představujeme Adaptive Evidence Summarization Engine (AESE) — samo‑optimalizační AI službu, která:

1. Identifikuje optimální fragment důkazu pro každou položku dotazníku v reálném čase.
2. Shrnuje fragment do stručného, regulatorně připraveného textu.
3. Propojuje shrnutí zpět ke zdrojovému dokumentu ve verzi‑ovládaném znalostním grafu.
4. Validuje výstup proti politikám souladu a externím standardům pomocí LLM vylepšeného RAG‑technologií.

Výsledkem je jednokliková souladná odpověď, kterou může člověk zkontrolovat, schválit nebo přepsat, přičemž systém zaznamená neporušitelný řetězec provenance.

Proč tradiční řízení důkazů selhává

Tyto mezery se promítají do 30‑50 % delších dob zpracování a vyšší pravděpodobnosti selhání souladu. AESE všechny tyto problémy řeší v jedné koherentní pipeline.

Hlavní architektura AESE

Engine je postaven na třech těsně propojených vrstvách:

1. Vrstva sémantického vyhledávání – používá hybridní RAG index (husté vektory + BM25) k získání kandidátních fragmentů důkazů.
2. Vrstva adaptivního shrnutí – jemně vyladěný LLM s šablonami promptů, které se přizpůsobují kontextu dotazníku (odvětví, regulace, úroveň rizika).
3. Vrstva grafu provenance – property‑graf, který ukládá uzly důkazů, uzly odpovědí a hrany „derived‑from“, obohacené o verzování a kryptografické otisky.

Níže je Mermaid diagram, který ilustruje tok dat od požadavku dotazníku až po finální odpověď.

  graph TD
    A["Položka dotazníku"] --> B["Extrahování záměru"]
    B --> C["Sémantické vyhledávání"]
    C --> D["Top‑K fragmenty"]
    D --> E["Adaptivní stavitel promptu"]
    E --> F["LLM shrňovač"]
    F --> G["Shrnutý důkaz"]
    G --> H["Aktualizace grafu provenance"]
    H --> I["Publikace odpovědi"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Všechny popisky uzlů jsou uzavřeny v dvojitých uvozovkách, jak je vyžadováno.

Krok‑za‑krokem pracovní postup

1. Extrahování záměru

Když uživatel otevře pole dotazníku, UI pošle surový text otázky lehkému modelu záměru. Model klasifikuje požadavek do jedné z několika kategorií důkazů (politika, auditní zpráva, konfigurace, úryvek logu, externí potvrzení).

2. Sémantické vyhledávání

Klasifikovaný záměr spustí dotaz proti hybridnímu RAG indexu:

• Husté vektory generuje enkodér jemně vyladěný na interní korpus souladu.
• BM25 poskytuje lexikální shodu pro regulatorní citace (např. „ISO 27001 A.12.1“).

Engine vrátí Top‑K (výchozí = 5) fragmentů, z nichž každý je reprezentován lehkým metadatovým záznamem:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. Adaptivní stavitel promptu

Systém sestaví dynamický prompt, který vkládá:

• Původní text otázky.
• Vybrané fragmenty důkazů (jako stručný odrážkový seznam).
• Pravidla regulatorního tónu (např. „používejte pasivní rod, odkazujte na čísla paragrafů“).

Příklad úryvku promptu:

Jste specialista na soulad a odpovídáte na: "Jak organizace vynucuje princip nejmenších oprávnění?"
Relevantní důkazy:
- Oddíl 4.2 Politiky kontroly přístupu (v2.1) – definice role‑based access.
- Auditní zpráva Q3‑2024 – výsledek revizí oprávnění.
Napište stručnou odpověď (≤ 150 slov), která odkazuje na paragraf politiky a obsahuje krátké zdůvodnění.

4. LLM shrňovač

Doménově adaptovaný LLM (např. 13 B model vyladěný na 10 k historických párů dotazník‑důkaz) zpracuje prompt. Model vydá shrnutí, které:

• Citátuje přesný zdroj (např. „viz Politika kontroly přístupu §4.2“).
• Udržuje jazyk v souladu s předchozími schválenými odpověďmi (díky few‑shot příkladům).

Typický výstup:

„Princip nejmenších oprávnění uplatňujeme prostřednictvím role‑based kontrol definovaných v Policie kontroly přístupu § 4.2. Oprávnění jsou revizována čtvrtletně, což potvrzuje auditní zpráva Q3‑2024, kde byla zaznamenána 100 % shoda s definovanými rolemi.“

5. Aktualizace grafu provenance

Uzlu odpovědi je v grafu přiděleno ID a vlastnosti: answer_id, question_id, generated_at, model_version. Hrany DERIVED_FROM spojují odpověď s každým zdrojovým uzlem důkazu. Každá hrana ukládá hash fragmentu, čímž zaručuje neporušenost. Graf je uložen v databázi podpořené Merkle‑tree, což umožňuje detekci jakýchkoli manipulací a kryptografické ověření.

6. Publikace odpovědi a lidská revize

Vygenerovaná odpověď se zobrazí v UI dotazníku s tlačítkem „Zobrazit důkaz“. Kliknutím se zobrazí propojené fragmenty, jejich verze a digitální podpis. Recenzenti mohou:

• Schválit — vytvoří se neměnný auditní záznam.
• Upravit — spustí novou verzi uzlu odpovědi.
• Odmítnout — poskytne zpětnou vazbu do RLHF smyčky modelu.

Posilování modelu z lidské zpětné vazby (RLHF)

AESE používá lehkou RLHF smyčku:

1. Zaznamená akce recenzentů (schválení/úprava/odmítnutí) spolu s časovým razítkem.
2. Převádí úpravy na párová data preferencí (původní vs. upravená odpověď).
3. Periodicky dolaďuje LLM na základě těchto preferencí pomocí algoritmu Proximal Policy Optimization (PPO).

Postupem času model internalizuje specifické firemní formulace, což snižuje potřebu manuálních zásahů až o 70 %.

Záruky bezpečnosti a souladu

Výkonnostní benchmarky

Data pocházejí z šestiměsíčního pilotu u středně velkého SaaS poskytovatele, který zpracoval ~1 200 položek dotazníků za měsíc.

Integrace s platformou Procurize

AESE je vystaven jako micro‑service s RESTful API:

• POST /summarize — přijímá question_id a volitelný context.
• GET /graph/{answer_id} — vrací provenance data ve formátu JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback — přijímá akce recenzentů pro RLHF.

Službu lze napojit na existující workflow — ať už jde o vlastní ticketovací systém, CI/CD pipeline pro kontrolu souladu, nebo přímo do UI Procurize pomocí lehké JavaScript SDK.

Budoucí vývojová cesta

1. Multimodální důkazy — zahrnutí screenshotů, architektonických diagramů a úryvků kódu pomocí vizuálně‑rozšířených LLM.
2. Federovaný graf znalostí mezi organizacemi — bezpečné sdílení uzlů důkazů mezi partnery se zachováním provenance.
3. Zero‑Trust přístupová kontrola — atribut‑based politiky na dotazy do grafu, aby jen oprávněné role viděly citlivé fragmenty.
4. Engine pro predikci regulací — kombinace AESE s modelem předpovídajícím nadcházející regulatorní změny, který předem upozorní na potenciální mezery v důkazech.

Závěr

Adaptivní engine pro shrnutí důkazů transformuje bolestný krok „najdi – připoj“ na plynný, AI‑řízený zážitek, který poskytuje:

• Rychlost — odpovědi v reálném čase bez ztráty hloubky.
• Přesnost — kontextové shrnutí sladěné s požadavky standardů.
• Auditovatelnost — neměnná provenance pro každou odpověď.

Spojením generování rozšířeného vyhledávání, dynamického promptování a verzovaného znalostního grafu AESE zvyšuje laťku pro automatizaci souladu. Organizace, které tuto schopnost adoptují, mohou očekávat rychlejší uzavírání obchodů, nižší auditní riziko a měřitelnou konkurenční výhodu v stále bezpečnostně orientovaném B2B trhu.