סינתזת ראיות קונטקסטואליות עם AI לשאלונים של ספקים בזמן אמת

שאלוני האבטחה וההחשבות (Compliance) הפכו לצוואר בקבול במחזור המכירות של SaaS. ספקים נדרשים לענות על עשרות שאלות מפורטות שמתפרסות על פני SOC 2, ISO 27001, GDPR ובקרות ספציפיות לתעשייה, בתוך שעות ולא בימים. פתרונות האוטומציה המסורתיים נוטים למשוך קטעים סטטיים ממאגר מסמכים, ולהשאיר את הצוותים לרכיב אותם ידנית, לאמת רלוונטיות ולהוסיף הקשר חסר. התוצאה היא תהליך שביר שעדיין דורש מאמץ אנושי משמעותי ונוטה לטעויות.

סינתזת ראיות קונטקסטואליות (CES) היא זרימת עבודה מונחית‑AI העולה מעבר לשאיבת מידע פשוטה. במקום לקבל פסקה אחת, ה‑CES מבינה את כוונת השאלה, מרכיבה סט של ראיות רלוונטיות, מוסיפה הקשר דינמי, ומייצרת תגובה אחת, ניתנת לביקורת. מרכיבי המפתח הם:

1. גרף ידע מאוחד של ראיות – צמתים מייצגים מדיניות, ממצאי ביקורת, אישורים של צד שלישי, מודיעין איומים חיצוני; קשתות מציינות קשרים כגון “מתעד”, “נגזר‑מ‑”, או “תפוגה‑ב‑”.
2. תשובה משופרת בעזרת שליפה (RAG) – מודל שפה גדול (LLM) מושתל בחנות וקטורים מהירה השואלת את הגרף עבור הצמתים הרלוונטיים ביותר.
3. שכבת נימוק קונטקסטואלית – מנוע חוקים קל משקל שמוסיף לוגיקה ספציפית לתאימות (לדוגמה, “אם בקרת‑⁠‘ב‑תהליך’ הוסף ציר זמן לתיקון”).
4. בונה מסלול ביקורת – כל תשובה שנוצרת מקושרת באופן אוטומטי לצמתים של הגרף, חותמות זמן, ומספרי גרסה, ליצירת מסלול ראיות חסין מניפולציה.

התוצאה היא תשובה בזמן אמת, שנוצרה על‑ידי AI שניתן לסקור, להוסיף לה הערות, או לפרסם ישירות לפורטל הספק. להלן אנו עוברים על הארכיטקטורה, זרימת הנתונים, ושלבי היישום הפרקטיים עבור צוותים המעוניינים לאמץ את CES במערך התאימות שלהם.

1. למה שליפה מסורתית נופלת קצרים

2. מרכיבים מרכזיים של CES

2.1 גרף ידע של ראיות

הגרף הוא מקור האמת האחד. כל צומת מכיל:

• תוכן – טקסט גולמי או נתונים מובנים (JSON, CSV).
• מטא‑נתונים – מערכת מקור, תאריך יצירה, מסגרת תאימות, תאריך תפוגה.
• Hash – טביעת אצבע קריפטוגרפית לזיהוי שינוי.

קשתות מבטאות קשרים לוגיים:

  graph TD
    "מדיניות: בקרת גישה" -->|"מתעד"| "בקרת: AC‑1"
    "דוח ביקורת: Q3‑2024" -->|"הוכחה‑ל"| "בקרת: AC‑1"
    "אישור צד שלישי" -->|"מאמת"| "מדיניות: שמירת נתונים"
    "מודיעין איומים" -->|"משפיע על"| "בקרת: תגובה לאירוע"

הערה: כל תוויות הצמתים מוקפות במרכאות כפולות כפי שנדרש בסינטקס של Mermaid; אין צורך ב‑escaping.

2.2 תשובה משופרת בעזרת שליפה (RAG)

כאשר מגיע שאלון, המערכת מבצעת:

1. חילוץ כוונה – LLM מפרש את השאלה ומפיק ייצוג מובנה (לדוגמה, {framework: "SOC2", control: "CC6.1", domain: "Security Incident Management"}).
2. חיפוש וקטורי – הכוונה מוצפנת ומשמשת לאחזור הצמתים הרלוונטיים ביותר מחנות וקטורים צפופה (FAISS או Elastic Vector).
3. פרומפט מעבר – ה‑LLM מקבל את קטעי הראיות שהושגו ועוד פרומפט שמורה לו לסנתז תשובה תמציתית תוך שמירת ציטוטים.

2.3 שכבת נימוק קונטקסטואלית

מנוע חוקים יושב בין שליפה ליצירה:

המנוע גם יכול לאכוף:

• בדיקות תפוגה – סינון ראיות שפג תוקפן.
• מיפוי רגולציה – וידוא שהתגובה עומדת בכמה מסגרות בו‑זמן.
• הסתרת פרטיות – מחיקת שדות רגישים לפני שה‑LLM מקבל אותם.

2.4 בונה מסלול ביקורת

כל תשובה עטופה ב‑אובייקט מרוכב:

{
  "answer_id": "ans-2025-10-22-001",
  "question_id": "q-12345",
  "generated_text": "...",
  "evidence_refs": [
    {"node_id": "policy-AC-1", "hash": "a5f3c6"},
    {"node_id": "audit-2024-Q3", "hash": "d9e2b8"}
  ],
  "timestamp": "2025-10-22T14:32:10Z",
  "llm_version": "gpt‑4‑turbo‑2024‑09‑12"
}

JSON זה יכול להישמר בלוג בלתי‑מתאפשר (WORM) ולשמש להצגה בלוח הבקרה של התאימות, כך שהבודק יכול לרחף מעל ולראות בדיוק איזו ראיה תומכת בכל טענה.

3. זרימת נתונים מקצה‑לקצה

  sequenceDiagram
    participant Analyst as אנליסט אבטחה
    participant UI as לוח בקרה Procurize
    participant CES as מסנכרן ראיות קונטקסטואליות
    participant KG as גרף ידע
    participant LLM as LLM משופר‑ב‑שליפה
    participant Log as מאגר מסלול ביקורת

    Analyst->>UI: העלאת שאלון חדש (PDF/JSON)
    UI->>CES: ניתוח שאלות, יצירת אובייקטי כוונה
    CES->>KG: חיפוש וקטורי לכל כוונה
    KG-->>CES: החזרת קודקודים רלוונטיים (top‑k)
    CES->>LLM: פרומפט עם ראיות + כללי סינתזה
    LLM-->>CES: תשובה שנוצרה
    CES->>Log: אחסון תשובה עם הפניות לראיות
    Log-->>UI: הצגת תשובה עם קישורי עקביות
    Analyst->>UI: סקירה, הוספת הערות, אישור
    UI->>CES: שליחת תשובה מאושרת לפורטל ספק

הדיאגרמה מדגישה ש‑ביקורת אנושית נותרת נקודת ביקורת קריטית. האנליסטים יכולים להוסיף הערות או לשכתב את הטקסט שנוצר לפני שליחה, ובכך לשמר הן מהירות והן שליטת הממשל.

4. תכנית יישום

4.1 הקמת גרף הידע

1. בחירת מאגר גרפים – Neo4j, JanusGraph, או Amazon Neptune.
2. ייבוא נכסים קיימים – מדיניות (Markdown, PDF), דוחות ביקורת (CSV/Excel), אישורים של צד שלישי (JSON), ו‑feeds מודיעין (STIX/TAXII).
3. יצירת הטמעה – השתמש במודל sentence‑transformer (all‑MiniLM‑L6‑v2) לכל טקסט של צומת.
4. בניית אינדקס וקטורי – אחסן את ההטמעות ב‑FAISS או Elastic Vector לשאילתות מהירות של השכנים הקרובים.

4.2 בניית שכבת RAG

• פרוס נקודת קצה של LLM (OpenAI, Anthropic, או Llama‑3 מותאם) מאחורי שער API פרטי.
• עטוף ה‑LLM בתבנית פרומפט הכוללת משתנים:
  • {{question}}
  • {{retrieved_evidence}}
  • {{compliance_rules}}
• השתמש ב‑LangChain או LlamaIndex לאורקסטרציה של לולאת השליפה‑היצירה.

4.3 הגדרת כללי נימוק

מימוש מנוע חוקים באמצעות Durable Rules, Drools, או DSL קל‑משקל ב‑Python. דוגמת חוקים:

rules = [
    {
        "condition": lambda node: node["status"] == "expired",
        "action": lambda ctx: ctx["exclude"](node)
    },
    {
        "condition": lambda node: node["framework"] == "SOC2" and node["control"] == "CC6.1",
        "action": lambda ctx: ctx["add_context"]("תוכנית תגובה לאירוע נבדקה לאחרונה בתאריך {{last_test_date}}")
    }
]

4.4 אחסון ביקורת

• שמור את האובייקטים המרוכבים ב‑S3 עם Object Lock או במאגר לוג בעל שרשרת בלוק‑צ’יין.
• הפק SHA‑256 לכל תשובה לאימות בלתי‑מתפשר.

4.5 אינטגרציה UI

• הרחב את לוח ה‑Procurize עם כפתור “AI‑Synthesize” ליד כל שורת שאלון.
• הצג מבט קוֹפל לחלק:
  • הטקסט שנוצר.
  • ציטוטים משולבים (לדוגמה, [מדיניות: בקרת גישה] המקשר לצומת בגרף).
  • תווית גרסה (v1.3‑2025‑10‑22).

4.6 ניטור ושיפור מתמשך

אגר את המטריקות ב‑Prometheus, הגדר התראות על חריגות, וחזור על הנתונים למנוע החוקים לשיפור אוטומטי.

5. יתרונות בטווח הרחוק

1. הפחתת זמן תגובה – צוותים מדווחים על קיצור של 70‑80 % בזמן הממוצע (מ‑48 שעות לכ‑≈10 שעות).
2. דיוק גבוה יותר – קישור תדיר לראיות מצמצם שגיאות עובדתיות בכ‑≈95 %.
3. תיעוד מוכן לביקורת – ייצוא בלחיצה אחת של יומן הביקורת עומד בדרישות SOC 2 ו‑ISO 27001.
4. שימוש חוזר בידע בת-קנה מידה – שאלונים חדשים מנצלים ראיות קיימות, ללא שכפול מאמץ.

מחקר מקרה במחלקת סיכון של חברת פינטק הראה שבעקבות הטמעת CES, צוות ספקים הצליח לטפל בארבע פעמים יותר שאלונים מבלי לשכפל משאבים.

6. שיקולי אבטחה ופרטיות

• בידוד נתונים – החזק את מאגר הווקטורים וה‑LLM בתוך VPC ללא יציאה לאינטרנט.
• גישה Zero‑Trust – השתמש בטוקני IAM קצרים לכל סשן של אנליסט.
• פרטיות דיפרנציאלית – כאשר משתמשים במקורות מודיעין חיצוניים, השתמש ברעש לבידוד פרטי המדיניות הפנימית.
• ביקורת מודל – רשום כל בקשת LLM ותשובה למטרות ביקורת עתידיות.

7. שדרוגים עתידיים

8. רשימת בדיקה להתחלה

1. מפה את מקורות הראיות הקיימים – מדיניות, דוחות ביקורת, אישורים, ו‑feeds מודיעין.
2. הקם מסד גרפים והטעין את הנכסים עם מטא‑נתונים.
3. צור הטמעות והקם שירות חיפוש וקטורי.
4. פרוס LLM עם עטיפת RAG (LangChain או LlamaIndex).
5. הגדר חוקים תיאום‑תאימות שמייצגים דרישות ייחודיות למערכת.
6. אינטגרציה עם Procurize – שלב כפתור “AI‑Synthesize” ו‑רכיב עיבוד המסלול.
7. הרץ פיילוט על קבוצת שאלונים מצומצמת, מדוד זמן תגובה, שיעור עריכה, וביקורתיות.
8. שפר – עדכן חוקים, העמק גרף, והרחב למסגרות חדשות.

ביצוע צעדים אלו יפוך תהליך ידני גרוע למנוע התאימות מבוסס‑AI, רציף, ובעל קנה מידה המלווה את הצמיחת העסק שלך.