AI-põhine Retrieval‑Augmented Generation reaalajas tõendite kokkupanekuks turvaküsimustikutes

Turvaküsimustikud, müügi- ja riskihindamised ning vastavusauditid on SaaS‑ettevõtete igapäevaseks kitsaskorraks. Käsitsi poliitikate, auditiaruannete ja konfiguratsioonisünkroonide otsimine raiskab inseneride aega ja toob kaasa riski, et vastused on aegunud või vastuolulised.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) pakub uut paradigmaati: selle asemel, et tugineda ainult staatilisele suurele keelemudelile (LLM), toob RAG päringuajal kõige asjakohasemad dokumendid ja sisestab need mudelisse sünteesiks. Tulemuseks on reaalajas, tõenditega toetatud vastus, mille allikad on jälgitavad, rahuldades nii kiiruse kui ka auditeerimise nõudeid.

Selles artiklis käsitleme:

• RAG-i põhiarhitektuuri ning miks see sobib küsimustiku töökäiguga.
• Kuidas Procurize saab RAG‑toru sisse elada ilma olemasolevaid protsesse häirimata.
• Samm‑sammult juhist rakenduse elluviimiseks, alates andmete sisestamisest kuni vastuse verifitseerimiseni.
• Turva‑, privaatsus‑ ja vastavusprobleeme, mis on selle lähenemise jaoks unikaalsed.
• Mõõdetavat ROI‑d ja tulevasi täiustusi, näiteks pidev õpe ja dünaamiline riskihindamine.

1. Miks klassikalised LLM‑d kalduvad turvaküsimustike puhul läbi

Need lüngad sunnivad organisatsioone tagasi käsitsi kopeerimise ja kleepimise juurde, neutraliseerides AI‑lubatud tõhususe.

2. Retrieval‑Augmented Generation – Põhikontseptsioonid

RAG koosneb põhimõtteliselt kolmest osast:

1. Retriever – Indeks (tavaliselt vektorpõhine), mis suudab kiiresti esile tuua päringu jaoks kõige asjakohasemad dokumendid.
2. Generatiivne mudel – LLM, mis võtab vastu toodud väljavõtted ja algse küsimuse, et luua koherentne vastus.
3. Fusioonikiht – Loogika, mis kontrollib, kui palju väljavõtteid edastada, kuidas need järjestada ja kuidas neid genereerimise ajal kaaluda.

2.1 Vektoripoed tõendite otsimiseks

Iga vastavusartefakti (poliitika, auditiaruanne, konfiguratsioonisünkroon) kodeerimine tihedasse vektoriruumi võimaldab teha semantilist sarnasuseotsingut. Populaarsed avatud‑lähtekoodi võimalused:

• FAISS – Kiire, GPU‑kiirendatud, ideaalne suure läbilaskevõimega torudele.
• Milvus – Pilve‑sõbralik, toetab hübriid‑indekseerimist (skalar‑+‑vektor).
• Pinecone – Hallatud teenus sisseehitatud turvakontrollidega.

2.2 Prompt‑inseneri töö RAG‑i jaoks

Hästi koostatud prompt tagab, et LLM käsitleb toidetud konteksti autoriteetse tõendina.

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.

Prompti saab kujundada Procurize‑s, nii et iga küsimustiku punkt lisab automaatselt vajaliku tõendite kimbu.

3. RAG‑integratsioon Procurize platvormi

Allpool on kõrgetasemeline vooskeemi diagramm, mis illustreerib RAG‑i asukohta olemasolevas Procurize töövoos.

  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

Olulised integratsioonipunktid

• Käivitamine – Kui kasutaja avab vastamata küsimustiku elemendi, sisu saadetakse RAG‑mikroteenusele.
• Konteksti rikastamine – Retriever tõmbab kuni k (tavaliselt 3‑5) asjakohast tõendi lõiku, igaüks varustatud püsiva identifikaatoriga (nt policy:ISO27001:5.2).
• Vastusmustand – LLM toodab mustandi, mis sisaldab sisemisi viiteid nagu [policy:ISO27001:5.2].
• Inimese‑kaasamise tsükkel – Review UI tõstab esile viited, võimaldab ülevaatajaid muuta, heaks kiita või tagasi lükata. Heaks kiidetud vastused salvestatakse koos päritolu metaandmetega.

4. Samm‑sammult rakendamise juhend

4.1 Tõendikorpuse ettevalmistamine

4.2 Vektoriindeksi loomine

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')

Hoia vektori‑ID‑de ja dokumendi metaandmete kaardistust kerge NoSQL‑tabelis, et tagada kiire otsingutulemuste tagasipöördus.

4.3 RAG‑teenuse juurutamine

Tüüpilne mikroteenuste virn:

• FastAPI – Vastuvõtab HTTP‑päringuid Procurize‑lt.
• FAISS – Siseses protsessis vektorite otsing (või eraldi gRPC‑teenus).
• OpenAI / Anthropic LLM – Generatsiooni lõpp-punkt (või enesekäivitav LLaMA).
• Redis – Vahemälu hiljutiste päringute jaoks, vähendades latentsust.

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 Sidumine Procurize UI‑ga

Lisa “Genereeri AI‑ga” nupp iga küsimustiku väljale.
Kui kasutaja sellele klõpsab:

1. Näita laadimisindikatorit, kuni RAG‑teenus vastuse pakub.
2. Täida vastuse tekstikast mustandiga.
3. Renda viitenupud; klõpsates nupule avaneb allika dokumenti eelvaade.

4.5 Verifitseerimine & pidev õpe

• Inimese ülevaatus – Nõua vähemalt ühte vastavuseinseneri kinnitust enne avaldamist.
• Tagasiside tsükkel – Salvesta kinnitamise/tagasilükkamise signaalid “review outcomes” tabelisse.
• Peenhäälestus – Korralda LLM‑i perioodiline peenhäälestus heakskiidetud Q‑A‑paaride põhjal, et vähendada hallutsinatsiooni.

5. Turva‑ ja privaatsuskaalutlused

6. Mõju hindamine

Pilootprojekt keskmise suurusega SaaS‑ettevõttes (≈150 inseneri) andis 6‑nädalase perioodi jooksul järgmised tulemused:

Need arvud näitavad, kuidas RAG mitte ainult kiirendab vastamisaega, vaid tõstab ka vastuste kvaliteeti, vähendades auditimisel tekkivaid takistusi.

7. Tuleviku laiendused

1. Dünaamiline riskiskoori – Kombineeri RAG riskiendusega, mis hindab vastuse kindlust vastavalt tõendi vanusele.
2. Mitmemodaalne võtmine – Kaasa ekraanipildid, konfiguratsioonifailid ja isegi Terraform‑olekud otsitavate varadena.
3. Üle‑organisatsiooni teadmistegraafik – Loo ühendus tõendite vahel tütarettevõtete vahel, kindlustades globaalne poliitika kooskõla.
4. Reaalajas poliitika‑diffi teavitused – Kui lähte‑dokument muutub, märgita automaatselt mõjutatud küsimustiku vastused ülevaatuseks.

8. Alustamise kontrollnimekiri

• Kogu vastavusartefaktide konsolideerimine ühte versioonihaldatud repositooriumisse.
• Vektorihoiu (FAISS, Milvus, Pinecone) valimine ja embeddingute genereerimine.
• RAG‑mikroteenuse juurutamine (FastAPI + LLM) sisemise võrgu taga.
• Procurize UI‑l “Genereeri AI‑ga” ja viidete renderdamise lisamine.
• Valitsemispoliitika koostamine inimese‑kaasamise ja tagasiside kogumise kohta.
• Pilotprojekti käivitamine madala riskiga küsimustikul; iteratsioon tagasiside põhjal.

Järgides seda teed, suudab teie organisatsioon liigu­da reaktiivsest, käsitsi põhinevast küsimustiku protsessist proaktiivsesse, AI‑toetatud tegevusse, mis pakub usaldusväärset tõendit ühe nupuvajutusega.

Vaata ka

• 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