تولید افزایشی بازیابی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ترکیب شواهد در زمان واقعی در پرسشنامه‌های امنیتی

پرسشنامه‌های امنیتی، ارزیابی‌های ریسک فروشنده و حسابرسی‌های سازگاری به یک گلوگاه روزانه برای شرکت‌های SaaS تبدیل شده‌اند. جستجوی دستی برای سیاست‌ها، گزارش‌های حسابرسی و snapshots پیکربندی نه تنها ساعات مهندسی را هدر می‌دهد بلکه خطر پاسخ‌های قدیمی یا ناسازگار را نیز به همراه دارد.

تولید افزایشی بازیابی (RAG) یک پارادایم جدید ارائه می‌دهد: به جای اتکای صرف به یک مدل زبان بزرگ ثابت (LLM)، RAG در زمان پرس‌وجو مرتبط‌ترین اسناد را بازیابی می‌کند و آن‌ها را به مدل برای ترکیب می‌فرستد. نتیجه یک پاسخ در زمان واقعی و مستند با شواهد است که می‌توان به منبع اصلی آن ردیابی کرد و هم نیازهای سرعت و هم قابلیت حسابرسی را برآورده می‌کند.

در این مقاله ما:

• ساختار اصلی RAG را تجزیه و تحلیل می‌کنیم و دلیل مناسب بودن آن برای جریان کار پرسشنامه را شرح می‌دهیم.
• نشان می‌دهیم چگونه Procurize می‌تواند یک خط لوله RAG را بدون قطع فرآیندهای موجود ادغام کند.
• راهنمای گام‑به‑گام پیاده‌سازی از جمع‌آوری داده تا اعتبارسنجی پاسخ را ارائه می‌دهیم.
• ملاحظات امنیتی، حریم شخصی و انطباق خاص این رویکرد را بررسی می‌کنیم.
• ROI قابل‌سنجی و ارتقاهای آینده مانند یادگیری مستمر و نمره‌گذاری دینامیک ریسک را برجسته می‌کنیم.

1. چرا مدل‌های کلاسیک LLM برای پرسشنامه‌های امنیتی ناکافی هستند

این خلاءها سازمان‌ها را به کپی‑و‑پیست دستی بازمی‌گردانند و کارایی وعده‌ داده شده توسط هوش مصنوعی را خنثی می‌کند.

2. تولید افزایشی بازیابی – مفاهیم اصلی

در اصل، RAG از سه بخش متحرک تشکیل می‌شود:

1. بازیابی‌کننده – یک ایندکس (معمولاً مبتنی بر بردار) که می‌تواند سریعاً مرتبط‌ترین اسناد را برای یک پرسش خاص استخراج کند.
2. مدل مولد – یک LLM که قطعات استخراج‑شده و پرسش اصلی پرسشنامه را می‌گیرد تا پاسخی هم‑ساز تولید کند.
3. لایه ادغام – منطق که کنترل می‌کند چه تعداد قطعه پاس می‌شود، چگونه ترتیب می‌یابند و در طول تولید چه وزنی دارند.

2.1 فروشگاه‌های برداری برای بازیابی شواهد

ج embedding هر اثر انطباقی (سیاست‌ها، گزارش‌های حسابرسی، snapshots پیکربندی) در یک فضای برداری متراکم امکان جستجوی شباهت معنایی را فراهم می‌کند. گزینه‌های منبع باز محبوب عبارتند از:

• FAISS – سریع، شتاب‌دار توسط GPU، مناسب برای خطوط لوله با بردار بالا.
• Milvus – بومی‑ابر، از ایندکس ترکیبی (عدد‑اسکلار + بردار) پشتیبانی می‌کند.
• Pinecone – سرویس مدیریت‌شده با کنترل‌های امنیتی توکار.

2.2 مهندسی پرامپت برای RAG

یک پرامپت خوب تضمین می‌کند که LLM زمینه استخراج‑شده را به عنوان شواهد مستند در نظر بگیرد.

شما یک تحلیل‌گر انطباق هستید که به یک پرسشنامه امنیتی پاسخ می‌دهید. فقط از قطعات شواهد ارائه‌شده استفاده کنید. هر قطعه را با شناسه منبع آن ارجاع دهید. اگر پاسخی نمی‌تواند به‌طور کامل پشتیبانی شود، برای بازبینی دستی علامت بگذارید.

این پرامپت می‌تواند در Procurize قالب‌بندی شود تا به‌صورت خودکار به هر آیتم پرسشنامه شواهد الحاق شود.

3. ادغام RAG در پلتفرم Procurize

در زیر یک نمودار جریان سطح‑بالا نشان می‌دهد که RAG در کجا در جریان کاری موجود Procurize جای می‌گیرد.

  graph LR
    A["آیتم پرسشنامه"] --> B["سرویس RAG"]
    B --> C["بازیابی‌کننده (فروشگاه برداری)"]
    C --> D["قطعات شواهد Top‑k"]
    D --> E["مولد LLM"]
    E --> F["پیش‌نویس پاسخ با ارجاع‌ها"]
    F --> G["رابط کاربری بازبینی Procurize"]
    G --> H["پاسخ نهایی ذخیره‌شده"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

نقاط کلیدی ادغام

• بازپخش – وقتی کاربر یک آیتم پرسشنامه بدون پاسخ را باز می‌کند، Procurize متن سؤال را به میکروسرویس RAG می‌فرستد.
• تقویت زمینه – بازیابی‌کننده حداکثر k (معمولاً 3‑5) قطعه شواهد مرتبط را استخراج می‌کند؛ هر قطعه با یک شناسه پایدار مثل policy:ISO27001:5.2 برچسب‌گذاری می‌شود.
• پیش‌نویس پاسخ – LLM پیش‌نویس را تولید می‌کند که شامل ارجاع‌های داخل‌متن مانند [policy:ISO27001:5.2] می‌شود.
• انسان‑در‑حلقه – رابط بازبینی، ارجاع‌ها را برجسته می‌کند و به بازبینی‌کنندگان امکان ویرایش، تأیید یا رد را می‌دهد. پاسخ‌های تأییدشده همراه با متادیتای منشا ذخیره می‌شوند.

4. راهنمای قدم‑به‑قدم پیاده‌سازی

4.1 آماده‌سازی مجموعه شواهد خود

4.2 ساخت ایندکس برداری

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss, json, glob, os

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # لیست از تاپل‌های (id, text)
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')

نقشهٔ تبدیل شناسه‌های برداری به متادیتای سند را در یک جدول NoSQL سبک برای جستجوی سریع نگه‌دارید.

4.3 استقرار سرویس RAG

یک استک میکروسرویس معمولی:

• FastAPI – دریافت درخواست HTTP از Procurize.
• FAISS – جستجوی برداری داخل‌فرآیند (یا بیرونی با gRPC).
• OpenAI / Anthropic LLM – نقطه انتهایی تولید (یا LLaMA میزبانی‑شده).
• Redis – کش کردن پرس‌وجوهای اخیر برای کاهش تاخیر.

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"""سؤال: {question}
شواهد:
{chr(10).join(snippets)}
پاسخ (با ارجاع به منابع):"""
    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 اتصال به رابط UI Procurize

«تولید با هوش مصنوعی» را به‌عنوان یک دکمه کنار هر فیلد پرسشنامه اضافه کنید.
زمان کلیک:

1. یک اسپینر بارگذاری نمایش داده می‌شود تا سرویس RAG پاسخ دهد.
2. متن پیش‌نویس در کادر پاسخ قرار می‌گیرد.
3. نشانگرهای ارجاع به نمایش در می‌آیند؛ کلیک روی یک نشانگر پیش‌نمایش منبع را باز می‌کند.

4.5 اعتبارسنجی و یادگیری مستمر

• بازبینی انسانی – حداقل یک مهندس انطباق باید هر پاسخ تولید‑شده توسط AI را قبل از انتشار تأیید کند.
• حلقهٔ بازخورد – سیگنال‌های تأیید/رد را در جدول «نتایج بازبینی» ذخیره کنید.
• آموزش دقیق – به‌طور دوره‌ای LLM را با جفت‌های سؤال‑پاسخ تأییدشده برای کاهش توهم آموزش دهید.

5. ملاحظات امنیتی و حریم شخصی

6. اندازه‌گیری تأثیر

این اعداد نشان می‌دهند که RAG نه تنها زمان پاسخ‌دهی را تسریع می‌کند، بلکه کیفیت پاسخ‌ها را ارتقا می‌دهد و فشار حسابرسی را کاهش می‌دهد.

7. ارتقاهای آینده

1. نمره‌گذاری ریسک دینامیک – ترکیب RAG با موتور ریسک که اعتماد پاسخ را بر پایه سن مستندات تنظیم می‌کند.
2. بازیابی چندرسانه‌ای – شامل اسکرین‌شات‌ها، فایل‌های پیکربندی و حتی وضعیت Terraform به عنوان دارایی‌های بازیابی‌شدنی.
3. گراف دانش میان‌سازمانی – اتصال شواهد بین شرکت‌های تابعه برای اطمینان از سازگاری سیاست‌های جهانی.
4. هشدارهای فوری تغییر سیاست – هنگامی که منبع اسناد تغییر می‌کند، به‌صورت خودکار پاسخ‌های مرتبط در پرسشنامه را برای بازبینی علامت‌گذاری می‌کند.

8. فهرست بررسی شروع کار

• مجموعه تمام ادله‌های انطباق را در یک مخزن نسخه‌بندی‑شده متمرکز کنید.
• یک فروشگاه برداری (FAISS، Milvus یا Pinecone) انتخاب کنید و embeddingها را تولید نمایید.
• میکروسرویس RAG (FastAPI + LLM) را پشت شبکه داخلی مستقر کنید.
• رابط UI Procurize را با دکمه «تولید با هوش مصنوعی» و رندر ارجاع‌ها گسترش دهید.
• سیاست حاکمیتی برای بازبینی انسانی و جمع‌آوری بازخورد تعریف کنید.
• در یک مجموعه پرسشنامه کم‌ریسک آزمایش کنید؛ بر اساس بازخورد بازبینی‌کنندگان بهبود دهید.

با پیروی از این نقشهٔ راه، سازمان شما می‌تواند از یک فرآیند پاسخمَنند، دستی به یک عملیات پیشگیرانه، تقویت‌شده با AI منتقل شود که شواهد قابل‌اعتماد را تنها با یک کلیک ارائه می‌دهد.

See Also

• 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