יצירת שליפה משופרת מבוססת AI להרכבת ראיות בזמן אמת בשאלוני אבטחה

שאלוני אבטחה, הערכות סיכון של ספקים וביקורות ציות הפכו לצוואר bottleneck יומיומי עבור חברות SaaS. הצידוד הידני אחרי מדיניות, דוחות ביקורת ותמונות מסדנות לא רק מבזבז שעות של מהנדסים אלא גם יוצר סיכון לתשובות מיושנות או לא עקביות.

יצירת שליפה משופרת (RAG) מציעה פרדיגמה חדשה: במקום לסמוך רק על מודל שפה גדול (LLM) סטטי, RAG מאחזר את המסמכים הרלוונטיים ביותר בזמן השאילתה ומזין אותם למודל לצורך סינתזה. התוצאה היא תשובה בזמן אמת, מגובה בראיות, שניתן לעקוב אחר המקור שלה, וכך ממלאת הן דרישות מהירות והן דרישות של ביקורת‑ניתנות למעקב.

במאמר זה נסקור:

• פירוק של ארכיטקטורת הליבה של RAG ולמה היא מתאימה לתזרים עבודת השאלון.
• הצגת כיצד Procurize יכול לשלב צינור RAG מבלי להפריע לתהליכים קיימים.
• מדריך יישום שלב‑אחר‑שלב, מהזנת הנתונים ועד אימות תשובה.
• דיון בחששות של אבטחה, פרטיות וצייתנות ה‑unique ל‑approach הזה.
• הדגשת ROI מדיד ושיפורים עתידיים כגון למידה מתמשכת ו‑scoring סיכון דינמי.

1. למה מודלים קלאסיים של LLM אינם עומדים בקצב השאלונים האבטחתיים

הפערים האלה מחזירים ארגונים לשיטה הידנית של copy‑and‑paste, ומבטלים את היעילות שה‑AI עוד הבטיח.

2. יצירת שליפה משופרת – מושגים מרכזיים

בליבה, RAG מורכב משלושה חלקים נעים:

1. מאחזר – אינדקס (בדרך כלל מבוסס וקטור) שמסוגל להציג במהירות את המסמכים הרלוונטיים ביותר לשאילתה נתונה.
2. מודל גנרטיבי – LLM הצורך את הקטעים שהאוחזו ואת השאלה המקורית של השאלון כדי לייצר תשובה קוהרנטית.
3. שכבת פיזור – לוגיקה ששולטת על מספר הקטעים המועברים, סדרם, והמשקל שלהם במהלך הייצור.

2.1 חנויות וקטורים לאחזור ראיות

הטמעות של כל נכס צייתנות (מדיניות, דוחות ביקורת, תמונות תצורה) במרחב וקטורי צפוף מאפשרת חיפוש דמיון סמנטי. אפשרויות קוד פתוח נפוצות כוללות:

• FAISS – מהיר, מואץ GPU, אידיאלי לתזרים עבודה בעל נפח גבוה.
• Milvus – מבוסס ענן, תומך באינדקס היברידי (scalar + vector).
• Pinecone – שירות מנוהל עם בקרת אבטחה מובנית.

2.2 הנדסת פקודה (Prompt Engineering) ל‑RAG

פקודה מותאמת בקפידה מבטיחה שה‑LLM יתייחס להקשר שהאוחז כראייה סמכותית.

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.

אפשר לתבנית זאת ב‑Procurize כך שכל פריט של שאלון יקבל באופן אוטומטי את ה‑evidence המצורף.

3. אינטגרציה של RAG בפלטפורמת Procurize

להלן דיאגרמת זרימה ברמה גבוהה שממחישה היכן RAG נכנס לתוך תהליך העבודה הקיים של Procurize.

  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

נקודות אינטגרציה מרכזיות

• טריגר – כאשר משתמש פותח פריט שאלון ללא מענה, Procurize שולח את טקסט השאלה לשירות המיקרו‑RAG.
• העשרת הקונטקסט – המאחזר משיב עם עד k (בדרך כלל 3‑5) קטעי ראייה רלוונטיים, שכל אחד מתויג במזהה יציב (למשל policy:ISO27001:5.2).
• טיוטת תשובה – ה‑LLM מייצר טיוטה הכוללת ציטוטים משולבים כגון [policy:ISO27001:5.2].
• אנוש בגובה – ממשק Review מדגיש את הציטוטים, מאפשר לערוך, לאשר או לדחות. לאחר האישור, תשובות מאוחסנות עם מטא‑דטה של מקוריות.

4. מדריך יישום שלב‑אחר‑שלב

4.1 הכנת מאגר הראיות שלכם

4.2 בניית אינדקס הווקטורים

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')

שמרו את המיפוי בין מזהי הווקטורים למטא‑דטה של המסמכים בטבלה NoSQL קלה לגישה מהירה.

4.3 פריסת שירות RAG

סטאק מיקרו‑סרוויס טיפוסי:

• FastAPI – מטפל בבקשות HTTP מ‑Procurize.
• FAISS – חיפוש וקטורי פנימי (או חיצוני באמצעות gRPC).
• OpenAI / Anthropic LLM – נקודת קצה ליצירת טקסט (או LLaMA מוטען עצמאית).
• Redis – מטמון לשאלות חדשות כדי להפחית Latency.

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 חיבור לממשק משתמש של Procurize

הוסיפו כפתור “יצירת תשובה עם AI” ליד כל שדה שאלון.
כאשר לוחצים:

1. מציגים אנימציית טעינה בזמן שה‑RAG מחזיר תשובה.
2. ממלאים את תיבת הטקסט עם הטיוטה.
3. מציגים תגי ציטוט (badges); לחיצה על תג פותחת תצוגת מקדימה של המסמך המקורי.

4.5 אימות ולמידה מתמשכת

• בקרת אנוש – דרשו מהנדס צייתנות אחד לפחות לאשר כל תשובה שנוצרה על‑ידי AI לפני פרסום.
• לולאת משוב – תפסו נתוני אישור/דחייה ושמרו בטבלת “review outcomes”.
• Fine‑tuning – עדכנו את המודל על בסיס זוגות QA מאושרים כדי לצמצם הלולאה עם הזמן.

5. שיקולי אבטחה ופרטיות

6. מדידת ההשפעה

פיילוט בחברה SaaS בגודל בינוני (≈150 מהנדסים) במשך 6 שבועות הניב את המדדים הבאים:

המספרים מראים איך RAG לא רק מאיץ את זמן המענה אלא גם מעלה את איכות התשובות ומפחית חיכוך בביקורת.

7. הרחבות עתידיות

1. דירוג סיכון דינמי – שילוב RAG עם מנגנון דירוג סיכון שמכוון רמת האמון במענה בהתאם לגילו של ה‑evidence.
2. אחזור מולטימדיה – הוספת צילומי מסך, קבצי קונפיגורציה ואפילו קבצי Terraform לרשימת האחזור.
3. גרף ידע חוצה‑ארגונים – קישור ראיות בין חברות בת להבטחת עקביות מדיניות גלובלית.
4. התראות שינוי מדיניות בזמן אמת – כאשר מסמך מקור מתעדכן, סימון אוטומטי של כל התשובות המושפעות לביקורת מחדש.

8. רשימת בדיקה להתחלה

• איסוף כל נכסי הצייתנות לתיקייה מבוססת גרסאות יחידה.
• בחירת חנות וקטורים (FAISS, Milvus, Pinecone) והפקת embeddings.
• פריסת מיקרו‑סרוויס RAG מאחורי רשת פנימית של הארגון.
• הרחבת ממשק משתמש של Procurize עם כפתור “יצירת תשובה עם AI” והצגת ציטוטים.
• הגדרת מדיניות ממשק אנושי לפידבק ולכידת תוצאות סקירה.
• פיילוט על קבוצה של שאלונים בעלי סיכון נמוך; חזרה על תהליך על‑פי משוב משתמשים.

בהפעלת תכנית פעולה זו, הארגון שלכם יעבור מתהליך ידני, תגובתי למערכת AI‑מוגברת, פרואקטיבית המספקת ראיות אמינות בלחיצה אחת.

רואים גם

• 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