---
sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - AI Compliance
  - Knowledge Graphs
  - Dashboard Design
  - Retrieval Augmented Generation
tags:
  - RAG
  - compliance scorecard
  - real‑time dashboard
  - AI orchestration
type: article
title: Dashboard v reálném čase pro výkaz souladu poháněný Retrieval‑Augmented Generation
description: Vytvořte živý výkaz souladu, který kombinuje RAG, znalostní grafy a vizualizace Mermaid pro okamžité poznatky z dotazníků.
breadcrumb: Výkaz souladu v reálném čase
index_title: Dashboard v reálném čase pro výkaz souladu poháněný RAG
last_updated: pondělí 8. prosince 2025
article_date: 2025.12.08
brief: Objevte, jak vytvořit živý výkaz souladu, který získává odpovědi z bezpečnostních dotazníků, obohacuje je o retrieval‑augmented generation a vizualizuje rizika a pokrytí v reálném čase pomocí diagramů Mermaid a AI‑generovaných postřehů. Tento průvodce popisuje architekturu, datový tok, návrh promptů a osvědčené postupy pro škálování řešení v Procurize.
---

Dashboard v reálném čase pro výkaz souladu poháněný Retrieval‑Augmented Generation

Úvod

Bezpečnostní dotazníky, kontrolní seznamy auditů a regulatorní hodnocení generují obrovské množství strukturovaných i nestrukturovaných dat. Týmy tráví nespočet hodin kopírováním odpovědí, mapováním důkazů a manuálním výpočtem skóre souladu. Dashboard v reálném čase pro výkaz souladu odstraňuje tuto tření tím, že spojuje tři silné složky:

1. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) – syntéza řízená LLM, která před generováním odpovědi načte nejrelevantnější důkazy ze znalostní báze.
2. Dynamický znalostní graf – neustále aktualizovaný graf, který propojuje politiky, kontroly, důkazní artefakty a položky dotazníků.
3. Vizualizace řízené Mermaid – živé, interaktivní diagramy, které převádějí surová data grafu na intuitivní heatmapy, radarové grafy a tokové diagramy.

Výsledkem je jediné rozhraní, kde zainteresované strany mohou okamžitě vidět rizikovou expozici, pokrytí důkazy a důvěru odpovědí pro každou položku dotazníku napříč všemi regulatorními rámci (SOC 2, ISO 27001, GDPR, atd.).

V tomto článku prozkoumáme:

• End‑to‑end architekturu výkonného enginu pro výkaz.
• Jak navrhnout RAG prompty, které zviditelní nejspolehlivější důkazy.
• Vytvoření pipeline pro znalostní graf, který zůstává synchronizován se zdrojovými dokumenty.
• Vykreslování Mermaid vizualizací, které se aktualizují v reálném čase.
• Škálovací úvahy, bezpečnostní osvědčené postupy a stručný kontrolní seznam pro nasazení do produkce.

Tip pro optimalizaci generativního enginu – Udržujte své RAG prompty krátké, bohaté o kontext a ukotvené unikátním identifikátorem důkazu. To maximalizuje efektivitu tokenů a zvyšuje věrnost odpovědí.

1. Přehled systému

Níže je vysokou úrovní diagram Mermaid, který ilustruje datový tok od přicházejících dotazníků k živému UI výkazu.

  graph LR
    subgraph "Input Layer"
        Q[ "Questionnaire Forms" ]
        D[ "Document Repository" ]
    end

    subgraph "Processing Core"
        KG[ "Dynamic Knowledge Graph" ]
        RAG[ "RAG Engine" ]
        Scorer[ "Compliance Scorer" ]
    end

    subgraph "Output Layer"
        UI[ "Scorecard Dashboard" ]
        Alerts[ "Real‑Time Alerts" ]
    end

    Q -->|Ingest| KG
    D -->|Parse & Index| KG
    KG -->|Context Retrieval| RAG
    RAG -->|Generated Answers| Scorer
    Scorer -->|Score & Confidence| UI
    Scorer -->|Threshold Breach| Alerts

Klíčové komponenty

2. Vytváření znalostního grafu

2.1 Návrh schématu

Kompaktní, ale výkonné schéma snižuje latenci dotazů. Následující typy uzlů/hrany jsou dostačující pro většinu SaaS poskytovatelů:

  classDiagram
    class Question {
        <<entity>>
        string id
        string text
        string framework
    }
    class Control {
        <<entity>>
        string id
        string description
        string owner
    }
    class Evidence {
        <<entity>>
        string id
        string type
        string location
        string hash
    }
    class Regulation {
        <<entity>>
        string id
        string name
        string version
    }
    Question --> "requires" Control
    Control --> "supported_by" Evidence
    Control --> "maps_to" Regulation

2.2 Ingestní pipeline

1. Parse – Použijte Document AI (OCR + NER) k extrakci názvů kontrol, referencí na důkazy a mapování regulací.
2. Normalize – Převést každou entitu na kanonické schéma výše; deduplikovat dle hash.
3. Enrich – Vygenerovat embeddingy (např. text‑embedding‑3‑large) pro všechny textové pole uzlů.
4. Load – Upsertovat uzly a vztahy do Neo4j; embeddingy uložit do vektorové DB (Pinecone, Weaviate).

Lehký Airflow DAG může plánovat pipeline každých 15 minut, což zajišťuje téměř reálnou čerstvost.

3. Retrieval‑Augmented Generation

3.1 Šablona promptu

Prompt musí obsahovat tři sekce:

1. System instruction – Definujte roli modelu (Compliance Assistant).
2. Retrieved context – Přesné úryvky ze znalostního grafu (max 3 řádky).
3. User question – Položku dotazníku, na kterou se má odpovědět.

You are a Compliance Assistant tasked with providing concise, evidence‑backed answers for security questionnaires.

Context:
{retrieved_snippets}
--- 
Question: {question_text}
Provide a short answer (<120 words). Cite the evidence IDs in brackets, e.g., [EVID‑1234].
If confidence is low, state the uncertainty and suggest a follow‑up action.

3.2 Strategie retrieval

• Hybridní vyhledávání: Kombinujte BM25 keyword match s vektorovou podobností, aby se zobrazovala jak přesná politika, tak semanticky související kontroly.
• Top‑k = 3: Omezte na tři kusy důkazů, aby se snížila spotřeba tokenů a zvýšila sledovatelnost.
• Prahová hodnota skóre: Odstraňte úryvky s podobností < 0.78, aby se předešlo šumu ve výstupech.

3.3 Výpočet spolehlivosti

Po generování vypočítejte confidence score podle:

confidence = (avg(retrieval_score) * 0.6) + (LLM token log‑probability * 0.4)

Pokud confidence < 0.65, Scorer označí odpověď k lidskému review.

4. Engine pro výpočet souladu

Scorer převádí každou zodpovězenou otázku na číselnou hodnotu v rozsahu 0‑100:

Konečné skóre je vážený součet. Dále engine odvozuje rizikové ratingy:

• 0‑49 → Červená (Kritické)
• 50‑79 → Oranžová (Střední)
• 80‑100 → Zelená (Kompliantní)

Tyto ratingy napřímo napájejí vizuální dashboard.

5. Živý dashboard výkazu

5.1 Mermaid heatmap

Heatmapa poskytuje okamžitý vizuální přehled pokrytí napříč rámci.

  graph TB
    subgraph "SOC 2"
        SOC1["Trust Services: Security"]
        SOC2["Trust Services: Availability"]
        SOC3["Trust Services: Confidentiality"]
    end
    subgraph "ISO 27001"
        ISO1["A.5 Information Security Policies"]
        ISO2["A.6 Organization of Information Security"]
        ISO3["A.7 Human Resource Security"]
    end
    SOC1 -- 85% --> ISO1
    SOC2 -- 70% --> ISO2
    SOC3 -- 60% --> ISO3
    classDef green fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px;
    classDef amber fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px;
    classDef red fill:#ffcdd2,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px;
    class SOC1 green;
    class SOC2 amber;
    class SOC3 red;

Dashboard používá React‑Flow k vložení Mermaid kódu. Pokaždé, když back‑end aktualizuje skóre, UI znovu vygeneruje Mermaid řetězec a přereenderuje diagram, čímž uživatelům poskytne nulové zpoždění při prohlížení stavu souladu.

5.2 Radarový graf pro rozložení rizik

  radar
    title Risk Distribution
    categories Security Availability Confidentiality Integrity Privacy
    A: 80, 70, 55, 90, 60

Radarový graf je aktualizován skrze WebSocket, který posílá aktualizované číselné pole ze Scoreru.

5.3 Interakční vzory

6. Bezpečnost a správa

1. Zero‑knowledge proof pro ověření důkazů – Uložte SHA‑256 hash každého důkazního souboru; při přístupu vytvořte ZKP, který dokáže integritu bez odhalení obsahu.
2. Role‑based access control (RBAC) – Použijte OPA politiky k omezení, kdo může editovat skóre a kdo jen zobrazovat.
3. Auditní logging – Každé volání RAG, výpočet spolehlivosti a aktualizaci skóre zapisujte do neměnného append‑only logu (např. Amazon QLDB).
4. Residenca dat – Vektorová DB a Neo4j lze nasadit v EU‑West‑1 pro GDPR compliance, zatímco LLM běží v regionově uzamčené instanci s privátním endpointem.

7. Škálování enginu

8. Kontrolní seznam implementace

• Definovat schéma znalostního grafu a ingestovat počáteční korpus politik.
• Nastavit vektorovou databázi a hybridní vyhledávací pipeline.
• Vytvořit RAG prompt šablonu a integrovat s vybraným LLM.
• Implementovat výpočet spolehlivosti a prahové hodnoty.
• Postavit Compliance Scorer s váženými metrikami.
• Navrhnout React dashboard s Mermaid komponentami (heatmapa, radar, tok).
• Konfigurovat WebSocket kanál pro živé aktualizace.
• Aplikovat RBAC a middleware pro auditní logy.
• Nasadit do staging prostředí; provést load test na 5 k QPS.
• Povolit webhook alertů do Slack/Teams pro porušení prahů.

9. Reálný dopad

Pilotní projekt u středně velké SaaS firmy ukázal 70 % zkrácení času stráveného odpovídáním na dotazníky dodavatelů. Živý výkaz odhalil pouze tři vysokorizikové mezery, což umožnilo bezpečnostnímu týmu efektivněji alokovat zdroje. Navíc alerty založené na spolehlivosti zabránily potenciálnímu porušení souladu tím, že odhalily chybějící důkaz SOC 2 48 hodin před plánovaným auditem.

10. Budoucí vylepšení

1. Federovaný RAG – Načítat důkazy od partnerů bez přesunu dat, pomocí secure multi‑party computation.
2. Generativní UI – Nechat LLM přímo generovat Mermaid diagramy z přirozeného jazyka “zobraz heatmapu pokrytí ISO 27001”.
3. Prediktivní skórování – Využít historická skóre v časové řadě pro prognózu nadcházejících mezer v souladu.

Další zdroje

• Retrieval‑Augmented Generation: A Practical Guide – LangChain Docs
• Mermaid Live Editor & Documentation