Sündmuspõhine teadmistegraafi rikastamine reaalajas kohanduvate küsimustike vastuste jaoks

Turvaküsimustikud on muutuva sihtmärk. Regulatsioonid arenevad, uued kontrolliraamistiku ilmuvad ja müüjad lisavad pidevalt värskeid tõendeid. Traditsioonilised staatilised repositooriumid ei suuda tempost hoida, mis põhjustab viivitusi, ebakõlalisi vastuseid ja auditilõhesid. Procurize lahendab seda väljakutset ühinedes kolme tipptasemel kontseptsiooniga:

1. Sündmuspõhised torujuhtmed, mis reageerivad koheselt igale muudatusele poliitikas, tõendites või regulatiivses voos.
2. Retrieval‑augmented generation (RAG), mis tõmbab kõige asjakohasema konteksti elavas teadmistebaasis enne keelemudeli vastuse koostamist.
3. Dünaamiline teadmistegraafi rikastamine, mis pidevalt lisab, värskendab ja seob üksusi, kui uued andmed sisenevad.

Tulemuseks on reaalajas, kohanduv küsimustikamootor, mis pakub täpseid, nõuetekohaseid vastuseid täpselt siis, kui päring süsteemi jõuab.

1. Miks sündmuspõhine arhitektuur on mängumuutuja

Enamik vastavusplatvorme tuginevad perioodilistele partiitöödele või käsitsi täiendustele. Sündmuspõhine arhitektuur pöörab selle mudeli ümber: iga muudatus – olgu see uus ISO kontroll, muudetud privaatsuspoliitika või müüja poolt esitatud artefakt – tekitab sündmuse, mis käivitab allapoole suunatud rikastamise.

Põhilised eelised

2. RAG tsüklis

RAG ühendab suurte keelemudelite (LLM‑de) väljendusrikkuse faktipõhise tõmbemootoriga. Procurize’is on töövoog:

1. Kasutaja alustab küsimustiku vastamist → saadetakse päringu sündmus.
2. RAG teenus võtab sündmuse vastu, ekstraheerib olulisemad küsimuse märksõnad ja teeb päringu teadmistegraafile, et leida k kõige asjakohasemat tõende sõlme.
3. LLM genereerib mustandvastuse, ühendades saadud tõendid sidusaks jutustuseks.
4. Inimese ülevaataja kinnitab mustandi; ülevaatuse tulemus saadetakse tagasi rikastamise sündmusena.

See tsükkel tagab, et iga AI‑genereeritud vastus on seotud kontrollitavate tõenditega, säilitades samas loomuliku keele sujuvuse.

3. Dünaamiline teadmistegraafi rikastamine

Teadmistegraaf on süsteemi selgroog. See salvestab selliseid üksusi nagu Regulatsioonid, Kontrollid, Tõendusartefaktid, Müüjad ja Auditi leidud, ning siduvad neid semantiliste suhetega (nt täidab, viitab, uuendab).

3.1. Graafi skeemi ülevaade

  graph LR
    "Regulation" -->|"contains"| "Control"
    "Control" -->|"requires"| "Evidence"
    "Evidence" -->|"uploaded_by"| "Vendor"
    "Vendor" -->|"answers"| "Question"
    "Question" -->|"mapped_to"| "Control"
    "AuditLog" -->|"records"| "Event"

Kõik sõlme nimed on topeltjutumärkides, nagu nõutud.

3.2. Rikastamise päästikad

Need sündmused töödeldakse Kafka‑stiilis voogude ja serverless‑funktsioonide kaudu, mis teostavad graafi muudatused atomaarsete tehingutena, säilitades konsistentsi.

4. Kogu protsessi lõpp‑kuni voog

  sequenceDiagram
    participant User
    participant Proc as Procurize UI
    participant EventBus as Event Bus
    participant KG as Knowledge Graph
    participant RAG as RAG Service
    participant LLM as LLM Engine
    participant Reviewer

    User->>Proc: Ava küsimustik
    Proc->>EventBus: emit `question_requested`
    EventBus->>KG: retrieve related nodes
    KG-->>RAG: send context payload
    RAG->>LLM: prompt with retrieved evidence
    LLM-->>RAG: generated draft answer
    RAG->>Proc: return draft
    Proc->>Reviewer: present draft for approval
    Reviewer-->>Proc: approve / edit
    Proc->>EventBus: emit `answer_approved`
    EventBus->>KG: enrich nodes with feedback

Diagramm illustreerib suletud tagasiside silmust, kus iga kinnitatud vastus rikastab graafi, muutes järgmist vastust veelgi nutikamaks.

5. Tehniline plaan rakendamiseks

5.1. Soovitatav tehnoloogia

5.2. Näidiskood rikastamise funktsiooniks (Python)

See fragment näitab, kuidas üks sündmus käitleja hoiab graafi sünkroonis ilma käsitsi sekkumiseta.

6. Turvalisus ja auditeerimise kaalutlused

• Immutability – Salvesta iga graafi muutus lisamise‑ainult sündmusena muutumatutes logis (nt Kafka logi segment).
• Juurdepääsukontrollid – Kasuta graafikihtel RBAC; ainult privileegitud teenused võivad luua või kustutada sõlmi.
• Andmete privaatsus – Krüpteeri tõendid puhkefaasis AES‑256-ga, rakenda väljastasande krüpteerimist tundlike andmete (PII) jaoks.
• Auditi jälg – Genereeri krüptograafiline räsi iga vastuse payload‑i jaoks ja lisa see auditilogisse, et tõestada muudatuste terviklikkust.

7. Äriline mõju: Olulised mõõdikud

Need numbrid pärinevad varajaste Proof‑of‑Concept juurutustest kahes Fortune‑500 SaaS‑ettevõttes, kes integreerisid sündmuspõhise KG‑mudeli oma Procurize keskkonda.

8. Tulevikuplaan

1. Rist‑organisatsioonilised föderatiivsed graafid – lubada mitmel ettevõttel jagada anonüümseid kontrolli‑kaardistusi, säilitades andmesuverõõsu.
2. Zero‑Knowledge Proof integratsioon – pakkuda krüptograafilist tõestust, et tõend vastab kontrollile, avaldamata tegelikke dokumente.
3. Iselfixing‑reeglid – automaatselt tuvastada poliitikadriivi ja soovitada leevendusmeetmeid vastavuskontrolli tiimis.
4. Mitmekeelne RAG – laiendada vastuste genereerimist prantsuse, saksa ja mandariini keeles, kasutades mitmekeelseid vektoreid.

9. Alustamine Procurize’iga

1. Luba Event Hub oma Procurize administreerimisriistal.
2. Ühenda oma poliitikarepositoorium (GitHub, Azure DevOps) sündmuste policy_updated saatmiseks.
3. Paigalda rikastamise funktsioonid kasutades pakutud Docker‑pilte.
4. Konfigureeri RAG‑ühendus – suuna see oma vektoripoele ja määra päringu sügavus.
5. Käivita piloot‑küsimustik ja jälgi, kuidas süsteem täidab vastuseid sekunditega.

Üksikasjalikud juhised on saadaval Procurize arendajaportaalis sektsioonis Sündmuspõhine teadmistegraaf.

10. Kokkuvõte

Kombineerides sündmuspõhised torujuhtmed, retrieval‑augmented generation ja dünaamilise teadmistegraafi rikastamise, pakub Procurize reaalajas, enesetäiendavat küsimustikamootorit. Organisatsioonid saavad kiiremad reageerimisajad, kõrgema vastuste täpsuse ja auditeeritava tõendusjälje – need on võtmetegurid tänapäeva kiiresti muutuvas regulatiivses maastikus.

Selle arhitektuuri omaksvõtt juba täna võimaldab teie turvateamil kasvada regulatiivsete muudatustega, muuta küsimustikud koormusteks, mitte kitsaskohtadeks, ning ehitada tugevamat usaldust oma klientide silmis.

Vaata ka

• Retrieval Augmented Generation: A Survey of Methods and Applications (2024)