מחולל נרטיב מבוסס AI לתשובות ציות בזמן אמת

חברות מתמודדות עם זרם בלתי פוסק של שאלונים אבטחתיים, בקשות ביקורת ושאלות רגולטוריות. המאמץ הידני הדרוש לקריאת מדיניות, חילוץ הסעיף הנכון וכתיבת תשובה נרטיבית יקר, נוטה לשגיאות ולעיתים מאחר את מחזורי המכירות. Procurize מציגה שכבה חדשה על גבי מרכז השאלונים הקיים שלה: מחולל נרטיב מבוסס AI שמייצר נרטיבים מדויקים, מודעים למדיניות וניתנים לביקורת בשניות.

בכתבה מעמיקה זו נסקור:

• פירוק ארכיטקטורת מחולל הנרטיב.
• הסבר כיצד גרף ידע לציות מקנה הבנה קוהרנטית.
• פירוט צינור האורקסטרציה של LLM הממיר נתוני מדיניות גולמיים לתשובות מלוטשות.
• דיון בנקודות האינטגרציה עם מערכות תביעות, CI/CD וכלי ממשל.
• הדגשת מנגנוני אבטחה, פרטיות וביקורת.
• תיאור מפת דרכים עתידית הכוללת סינתזת ראיות רב‑מודלית והנחייה אדפטיבית.

טיפ לשיפור מנוע ה‑Generative (GEO): בעת יצירת ההנחייה ל‑LLM, יש לכלול תמיד את מזהה המדיניות, את הקשר השאלון ו‑“טוקן סגנון‑טון” (לדוגמה, formal‑trust). זה מצמצם הזיות ומשפר את עקביות התשובות.

1. למה מחולל נרטיב חשוב

2. סקירת ארכיטקטורה מרכזית

להלן דיאגרמת Mermaid ברמת‑העילית המתארת את זרימת הנתונים מהזנת השאלון עד הוצאת התשובה:

  graph LR
    subgraph "External Systems"
        Q[“New Questionnaire”] -->|API POST| Ingest[Ingestion Service]
        P[Policy Repo] -->|Sync| KG[Compliance Knowledge Graph]
    end

    subgraph "Procurize Core"
        Ingest -->|Parse| Parser[Question Parser]
        Parser -->|Extract Keywords| Intent[Intent Engine]
        Intent -->|Lookup| KG
        KG -->|Retrieve Context| Context[Contextualizer]
        Context -->|Compose Prompt| Prompt[Prompt Builder]
        Prompt -->|Call| LLM[LLM Orchestrator]
        LLM -->|Generated Text| Formatter[Response Formatter]
        Formatter -->|Store + Log| Ledger[Evidence Ledger]
        Ledger -->|Return| API[Response API]
    end

    API -->|JSON| QResp[“Answer to Questionnaire”]

כל תוויות הצמתים מוקפות במירכאות כפי שנדרש במפרט של Mermaid.

2.1 קבלה וניתוח

• Webhook / REST API מקבל את קובץ השאלון בפורמט JSON.
• ה‑Question Parser מחלק כל פריט למילים, מחלץ מילות מפתח, ומתייג הפניות לרגולציה (למשל, SOC 2‑CC5.1, ISO 27001‑A.12.1).

2.2 מנוע כוונות

מודל Classification of Intent קל משקל ממפה את השאלה לכוונה מוגדרת מראש כגון שמירת נתונים, הצפנה במנוחה או בקרת גישה. הכוונות מכתיבות איזו תת‑גרף של גרף הידע יועבר לשימוש.

2.3 גרף ידע לציית (CKG)

ה‑CKG מאחסן:

הגרף מתעדכן דרך GitOps – מסמכי המדיניות מנוהלים ב‑Git, מפורשים למסדי RDF וממוזגים באופן אוטומטי.

2.4 קונטקסטואליזר

בהתאם לכוונה ולצמתים העדכניים של המדיניות, הקונטקסטואליזר בונה בלוק קונטקסט מדיניות (עד 400 טוקנים) הכולל:

• טקסט הסעיף.
• הערות לתיקונים האחרונים.
• מזהי ראייה משויכים.

2.5 בניית ההנחייה והאורקסטרציית LLM

בונה ההנחייה מרכב הנחייה מובנית:

You are a compliance assistant for a SaaS provider. Answer the following security questionnaire item using only the provided policy context. Maintain a formal and concise tone. Cite clause IDs at the end of each sentence in brackets.

[Question]
How is customer data encrypted at rest?

[Policy Context]
"Clause ID: SOC 2‑CC5.1 – All stored customer data must be encrypted using AES‑256. Encryption keys are rotated quarterly..."

[Answer]

ה‑LLM Orchestrator מפזר בקשות בין מגוון מודלים מתמחים:

נתב בוחר מודל בהתבסס על ציון מורכבות שמחושב מן הכוונה.

2.6 פורמטיבר תגובה & יומן ראיות

הטקסט שנוצר מעובד לאחר‑יצירה כדי:

• להוסיף ציטוטי סעיפים (לדוגמה, [SOC 2‑CC5.1]).
• לנרמל פורמטים של תאריכים.
• להבטיח ציות לפרטיות (הסתרת PII אם קיים).

Evidence Ledger שומר רשומת JSON‑LD הקושרת כל משפט לצומת המקור, חותמת זמן, גרסת מודל, וה‑hash SHA‑256 של השובה. היומן הוא רק‑הוספה וניתן לייצא לביקורת.

3. נקודות אינטגרציה

כל האינטגרציות מצייתות ל‑OAuth 2.0 ומקפידות על גישה ברזורה (least‑privilege).

4. אבטחה, פרטיות וביקורת

1. גישה Zero‑Trust – כל רכיב מאמת באמצעות JWTים קצרים שנחתמים על‑ידי ספק זהות מרכזי.
2. הצפנת נתונים – המידע ב‑CKG מוצפן ב‑AES‑256‑GCM; תעבורת נתונים באוויר ב‑TLS 1.3.
3. פרטיות דיפרנציאלית – באימון ה‑LLM המותאם לציית, מוסיפים רעש כדי להגן על PII אפשרי בתשובות היסטוריות.
4. מסלול ביקורת בלתי ניתן לשינוי – יומן הראיות נשמר בחנות אובייקטים append‑only (כגון Amazon S3 Object Lock) ונקשר בעזרת Merkle tree לגילוי שינוי.
5. תעודות ציית – השירות עצמו מוסמך SOC 2 Type II ו‑ISO 27001, מה שמבטיח בטיחות לתעשיות מוסדרות.

5. מדידת השפעה

בדיקות A/B על פני 500 + לקוחות ברבעון השני של 2025 הוכיחו עלייה של 37 % בשיעור הזכייה בעסקאות שבהן נעשה שימוש במחולל הנרטיב.

6. מפת דרכים עתידית

מפת הדרכים נעקבת בציבור בפרויקט GitHub ייעודי, לשקיפות מלאה מול הלקוחות.

7. best practices עבור צוותים

1. שמרו על ריפוזיטורי מדיניות נקי – השתמשו ב‑GitOps לגרסאות מדיניות; כל Commit מעורר רענון של ה‑KG.
2. הגדירו מדריך סגנון – אחסנו טוקני טון (למשל formal‑trust, concise‑technical) בקובץ קונפיגורציה והפנו אליהם בהנחיות.
3. קבעו ביקורות רבעוניות ליומן הראיות – וודאו שלמות שרשרת ההאשטים.
4. הפעילו Human‑in‑the‑Loop – בנושאים ברמת‑סיכון גבוהה (כגון תגובה לאירוע), העבירו את התשובה שנוצרה לניתוח אנליסט ציית לפני הפרסום.

באמצעות אימוץ הצעדים הללו, ארגונים ממקסמים את היתרונות בזמן שמקיימים את הרמת הריגור הנדרשת על‑ידי מבקרים.

8. סיכום

מחולל נרטיב מבוסס AI ממיר תהליך מסורתי, שעשוי להיות ידני ו־שגוי, לשירות מהיר, ניתן לביקורת, ומתואם עם מדיניות. על‑ידי חיבור כל תשובה לגרף ידע מתעדכן בזמן אמת והצגת יומן ראיות שקוף, Procurize מספקת הן יעילות תפעולית והן ביטחון רגולטורי. ככל שמרחב הציות הופך למורכב יותר, מנוע יצירת נרטיב בזמן אמת ומודע להקשר זה יהפוך לעמוד שדרה באסטרטגיות האמון של SaaS מודרני.