מנוע סיכום ראיות הסתגלותי לשאלונים בזמן אמת של ספקים

הארגונים היום מתמודדים עם עשרות שאלוני אבטחה שבועית—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5, ומערכת הולכת וגדלה של סקרים ייעודיים לתעשייה. המועמדים בדרך כלל מדביקים תשובות בטופס אינטרנט, מצרפים קבצי PDF, ולאחר מכן משקיעים שעות בבדיקה שהראיה תואמת את הבקר האמור. המאמץ הידני יוצר צווארי בקבוק, מעלה את סיכון חוסר עקביות ומעלה את עלות העסקים.

Procurize AI כבר טיפלה במגוון בעיות באמצעות תזמור משימות, הערות שיתופיות וטיוטות תשובות שמיוצרות על‑ידי AI. הגבול הבא הוא ניהול ראיות: איך להציג את האמצעי הנכון—מדיניות, דוח ביקורת, גזירת תצורה—בדיוק בפורמט שהסוקר מצפה לו, ובו‑זמן להבטיח שהראיה עדכנית, רלוונטית וניתנת לביקורת.

במאמר זה נחשוף את מנוע סיכום ראיות הסתגלותי (AESE)—שירות AI אוטונומי המתעדכן בעצמו שמבצע:

1. מזהה את קטע הראיה האופטימלי לכל שאלה בשאלון בזמן אמת.
2. מסכם את הקטע לתקציר תכליתי המוכן לרגולציה.
3. מקשר את התקציר חזרה למסמך המקור בגרף ידע מבוסס גרסאות.
4. מאמת את הפלט מול מדיניות תאימות ותקנים חיצוניים באמצעות LLM משופר ב‑RAG.

התוצאה היא תשובה בלחיצה אחת שניתן לסקור, לאשר או לעקוף על‑ידי אדם, בעוד המערכת מתעדת מסלול מקור בטוח העמיד בפני זיוף.

למה ניהול ראיות מסורתי נופל קצר

החסרים האלו מתורגמים לעלייה של 30‑50 % בזמן ההמתקה ולסיכון גבוה יותר לכשלי תאימות. AESE מתמודדת עם כל אלו בצינור אחד קוהרנטי.

ארכיטקטורה מרכזית של AESE

המנוע בנוי סביב שלוש שכבות קשורות הדקות:

1. שורת שליפה סמנטית – משתמשת באינדקס RAG היברידי (וקטורים צפופים + BM25) להבאת קטעי ראיה מועמדים.
2. שורת סיכום הסתגלותי – LLM מותאם עם תבניות הנחיות שמסתגלות להקשר השאלון (תעשייה, תקנה, רמת סיכון).
3. שורת גרף פרובנס – גרף תכונה המאחסן צמתים של ראיות, צמתים של תשובות וקשתות “נגזר‑מ‑”, מועשר בגרסאות והאש קריפטוגרפי.

להלן תרשים Mermaid שממחיש את זרימת הנתונים מבקשת השאלון עד לתשובה הסופית.

  graph TD
    A["פריט שאלון"] --> B["חילוץ כוונה"]
    B --> C["שליפה סמנטית"]
    C --> D["קטעי Top‑K"]
    D --> E["בנאי הנחיות הסתגלותיות"]
    E --> F["סכמטור LLM"]
    F --> G["ראיה מתומצתת"]
    G --> H["עדכון גרף פרובנס"]
    H --> I["פרסום תשובה"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

כל תוויות הצמתים מוקפות במרכאות כפולות כפי שנדרש.

זרימת עבודה שלב‑אחר‑שלב

1. חילוץ כוונה

כאשר משתמש פותח שדה שאלון, הממשק שולח את הטקסט הגולמי של השאלה למודל כוונה קל משקל. המודל מסווג את הבקשה לאחת מכמה קטגוריות ראיה (מדיניות, דוח ביקורת, תצורה, קטע יומן, אישור צד שלישי).

2. שליפה סמנטית

הקטגוריה המפוענחת מפעילה שאילתה נגד האינדקס ההיברידי:

• וקטורים צפופים נוצרים על‑ידי מקודד מותאם על‑גבי קורפוס התאימות של הארגון.
• BM25 מספק התאמה לקסיקלית לאזכורים רגולטוריים (לדוגמה, “ISO 27001 A.12.1”).

המנוע מחזיר את קטעי Top‑K (ברירת המחדל = 5), כל אחד מיוצג ברשומת מטה‑דטה קלה:

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

3. בנאי הנחיות הסתגלותיות

המערכת מרכיבה הנחיה דינמית הכוללת:

• את טקסט השאלון המקורי.
• את קטעי הראייה שנבחרו (ברשימת תבליטים תמציתית).
• הנחיות טון רגולטוריות (למשל, “השתמשו בקול סביל, הפנו למספרי הסעיפים”).

דוגמת קטע הנחיה:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

4. סכמטור LLM

LLM מותאם לתחום (למשל, מודל של 13 B שעובר Fine‑Tuning על 10 k זוגות שאלון‑ראיה היסטוריים) מעבד את ההנחיה. המודל מפיק מסכם שמ:

• מצטט את המקור המדויק של הראיה (לדוגמה, “ראו סעיף 4.2 של מדיניות האבטחה”).
• מתאים את השפה לשפה של תשובות מאושרות קודמות (באמצעות דוגמאות Few‑Shot).

פלט טיפוסי:

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

5. עדכון גרף הפרובנס

צומת תשובה נוצר בגרף עם מאפיינים:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• קשתות DERIVED_FROM המקשרות לכל צומת ראיה מקורית.

כל קשת שומרת את ה‑hash של הקטע, מה שמבטיח חוסר שינוי. הגרף נשמר במסד נתונים מגובה Merkle‑tree, המאפשר הוכחת שלמות קריפטוגרפית.

6. פרסום תשובה ובחינת אדם

התשובה שנוצרה מופיעה בממשק השאלון עם כפתור “תצוגת ראייה”. לחיצה על הכפתור מציגה את הקטעים המקושרים, גרסאותיהם וחתימה דיגיטלית. הסוקרים יכולים:

• לאשר (יוצר רשומה בלתי ניתנת לשינוי).
• לערוך (מפעיל גרסה חדשה של צומת התשובה).
• לדחות (מזין משוב למחזור ה‑RLHF של המודל).

למידה מחוזקת ממשוב אנושי (RLHF)

AESE מפעילה מחזור RLHF קל:

1. קולטת פעולות של סוקר (אישור/עריכה/דחייה) עם חותמות זמן.
2. ממירה עריכות לנתוני העדפה זוגית (תשובה מקורית vs תשובה ערוכה).
3. מעדכנת באופן תקופתי את ה‑LLM על‑ידי Fine‑Tuning עם אלגוריתם Proximal Policy Optimization (PPO).

עם הזמן, המודל משלב את סגנון הכתיבה של הארגון, ומפחית את הצורך בהתערבות ידנית עד 70 %.

ביטחונות ועמידות רגולטורית

מדדי ביצועים

הנתונים נלקחו מפרויקט פיילוט של שישה חודשים בחברת SaaS בינונית שמטפלת בכ‑1,200 פריטי שאלון בחודש.

אינטגרציה עם פלטפורמת Procurize

AESE נחשפת כמיקרו‑שירות עם API RESTful:

• POST /summarize – מקבל question_id והקשר אופציונלי.
• GET /graph/{answer_id} – מחזיר נתוני פרובנס בפורמט JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – מקבל משובי סורק עבור RLHF.

ניתן לחבר את השירות לכל זרימת עבודה קיימת—מערכת קריאת כרטיסים מותאמת, צינור CI/CD לבדיקות תאימות, או ישירות לממשק Procurize דרך SDK JavaScript קל משקל.

תכנית עתידית

1. ראיות מולטימודאליות – שילוב צילום מסך, דיאגרמות ארכיטקטורה וקוד באמצעות מודלים חזותיים‑מעודכנים.
2. פדרציה של גרף הידע בין ארגונים – אפשרות לשיתוף בטוח של צמתים בין שותפים תוך שמירת פרובנס.
3. בקרת גישה Zero‑Trust – יישום מדיניות מבוססת תכונות על שאילתות גרף, מבטיח שרק תפקידים מורשים יראו קטעי ראיה רגישים.
4. מנוע תחזית תקנות – שילוב AESE עם מודל תחזית מגמות רגולטוריות לצפייה מוקדמת בפערי ראיות עתידיים.

סיכום

מנוע סיכום ראיות הסתגלותי משנה את שלב ה‑“מצא‑וכל‑צורף” ה​כאוב לכוונה חלקה מונעת‑בינה מלאכותית שמספקת:

• מהירות – תשובות בזמן אמת ללא פגיעה בעומק.
• דיוק – סיכום קונטקסטואלי תואם לתקנים.
• ביקורתיות – פרובנס בלתי‑ניתן לשינוי לכל תשובה.

באמצעות שילוב של יצירת תוכן מבוסס שליפה (RAG), הנחיות דינמיות וגרף ידע מבוסס גרסאות, AESE מעלה את רף האוטומציה בתאימות. ארגונים המאמינים בטכנולוגיה זו צפויים לסגור עסקאות מהר יותר, להפחית סיכון ביקורת ולהשיג יתרון תחרותי מדיד בשוק B2B המודגש באבטחה.