העשרת גרף ידע מונעי אירועים לתשובות שאלון מותאמות בזמן אמת

שאלוני אבטחה הם מטרה נעה. תקנות מתעדכנות, מסגרות שליטה חדשות צצות, והספקים מוסיפים תמיד ראיות חדשות. מאגרי מידע סטטיים מסורתיים מתקשים לעקוב, מה שמוביל לתגובות מאוחרות, תשובות לא עקביות ופערים בביקורת. Procurize מתמודדת עם האתגר על‑ידי שילוב של שלושה רעיונות חודשי‑קצה:

1. צינוריות מונעות אירועים שמגיבות באופן מיידי לכל שינוי במדיניות, ראייה או זרם רגולטורי.
2. יצור משלים באחזור (RAG) שמחלץ את ההקשר הרלוונטי ביותר ממאגר ידע חי לפני שמודל השפה יוצר תשובה.
3. העשרת גרף ידע דינמית שמוסיפה, מעדכנת וקושרת ישויות באופן מתמשך כאשר נתונים חדשים זורמים פנימה.

התוצאה היא מנוע שאלון בזמן אמת, מותאם המספק תשובות מדויקות ועמודות ברגע שהבקשה נרשמת במערכת.

1. למה ארכיטקטורת אירועים משנה את המשחק

רוב פלטפורמות הציות מסתמכות על עבודות אצווה תקופתיות או עדכונים ידניים. ארכיטקטורת מונעת אירועים משפכת מודל זה: כל שינוי—בין אם זה שליטה חדשה של ISO, מדיניות פרטיות מתעדכנת, או מסמך שהוגש על‑ידי ספק—מפלט אירוע שמפעיל העשרה במ downstream.

יתרונות מרכזיים

2. יצור משלים באחזור (RAG) בלולאה

RAG משלב את כוח הביטוי של מודלים גדולים (LLM) עם האיזון העובדי של מנוע אחזור. ב‑Procurize, זרימת העבודה היא:

1. המשתמש מתחיל מענה לשאלון → אירוע בקשה נשלח.
2. שירות RAG מקבל את האירוע, מחלץ מילות מפתח עיקריות מהשאלה, ושואל את גרף הידע עבור הקשרים הרלוונטיים ביותר (top‑k).
3. LLM מייצר תשובה טיוטה, משלב ראיות שהושגו בנרטיב קוהרנטי.
4. בוחן אנושי מאשר את הטיוטה; תוצאת הביקורת נשלחת חזרה כאירוע העשרה.

לולאה זו מבטיחה שכל תשובה שנוצרה על‑ידי AI היא ניתנת למעקב לראייה ניתנת לאימות תוך שמירה על רמת שפה טבעית.

3. העשרת גרף ידע דינמית

גרף הידע הוא שלד המערכת. הוא מאחסן ישויות כגון תקנות, שליטות, מסמכי ראייה, ספקים, וממצאי ביקורת, מקושרות על‑ידי קשרים סמנטיים (למשל מקיים, מתייחס ל, מעודכן ב).

3.1. סקירת סכמה של הגרף

  graph LR
    "Regulation" -->|"contains"| "Control"
    "Control" -->|"requires"| "Evidence"
    "Evidence" -->|"uploaded_by"| "Vendor"
    "Vendor" -->|"answers"| "Question"
    "Question" -->|"mapped_to"| "Control"
    "AuditLog" -->|"records"| "Event"

כל תוויות הקודקודים מוקפות במרכאות כפולות בהתאם לדרישה.

3.2. גורמי ההעשרה

אירועים אלה מעובדים על‑ידי זרמי‑Kafka ו‑פונקציות Serverless המבצעות את מוטציות הגרף בצורה אטומית, תוך שמירה על עקביות.

4. חיבור הכול יחד: זרימה מקצה‑אל‑מקצה

  sequenceDiagram
    participant User
    participant Proc as Procurize UI
    participant EventBus as Event Bus
    participant KG as Knowledge Graph
    participant RAG as RAG Service
    participant LLM as LLM Engine
    participant Reviewer

    User->>Proc: Open questionnaire
    Proc->>EventBus: emit `question_requested`
    EventBus->>KG: retrieve related nodes
    KG-->>RAG: send context payload
    RAG->>LLM: prompt with retrieved evidence
    LLM-->>RAG: generated draft answer
    RAG->>Proc: return draft
    Proc->>Reviewer: present draft for approval
    Reviewer-->>Proc: approve / edit
    Proc->>EventBus: emit `answer_approved`
    EventBus->>KG: enrich nodes with feedback

הדיאגרמה ממחישה לולאת משוב סגורה שבה כל תשובה מאושרת מעשירה את הגרף, מה שהופך את המענה הבא לחכם יותר.

5. מסלול טכני לביצוע

5.1. בחירות טכנולוגיות

5.2. דוגמת פונקציית העשרה (Python)

הקטע מציג כיצד מטפל אירוע יחיד שומר על סינכרון הגרף ללא צורך בהתערבות ידנית.

6. אבטחה וביקורת

• אימוטביליות – שמירת כל מוטציית גרף כתיעוד אירוע בתור לוג בלתי ניתן לשינוי (למשל קטע לוג של Kafka).
• בקרות גישה – יישום RBAC ברמת הגרף; רק שירותים מורשים יכולים ליצור או למחוק קודקודים.
• פרטיות נתונים – הצפנת ראיות במנוחה באמצעות AES‑256, והצפנה ברמת השדה ל‑PII.
• שרשרת ביקורת – יצירת hash קריפטוגרפי לכל מטען תשובה והטמעתו ביומן הביקורת לצורך הוכחת שלמות.

7. השפעה עסקית: מדדים משמעותיים

המספרים נלקחו מניסויי Proof‑of‑Concept מוקדמים בשתי חברות Fortune‑500 SaaS ששילבו את מודל גרף הידע המונע אירועים ב‑Procurize.

8. מפת דרכים עתידית

1. גרפים מפורסמים חוצי‑ארגון – לאפשר לחברות מרובות לשתף מפתחות של שליטה באופן אנונימי תוך שמירה על ריבונות הנתונים.
2. אינטגרציית הוכחות אפס‑ידע (Zero‑Knowledge Proof) – לספק הוכחה קריפטוגרפית שהראייה עומדת בתנאי שליטה מבלי לחשוף את המסמך עצמו.
3. כללי ריפוי עצמי – לזהות ניוון מדיניות באופן אוטומטי ולשאוב פעולות תיקון לצוות הציות.
4. RAG רב‑לשוני – להרחיב את יצירת התשובות לתמיכה בצרפתית, גרמנית ומנדרינית באמצעות וקטורים רב‑לשוניים.

9. התחלה עם Procurize

1. הפעל את ה‑Event Hub בלוח הבקרה של Procurize.
2. קשר את מאגר המדיניות שלך (GitHub, Azure DevOps) כך שישגר אירועי policy_updated.
3. פרוס את פונקציות ההעשרה באמצעות תמונות Docker שסופקו.
4. הגדר את מחבר RAG – הפנה אותו אל מאגר הווקטורים שלך וקבע עומק אחזור.
5. הפעל שאלון פיילוט וצפה במערכת ממלאת תשובות באופן אוטומטי תוך שניות.

הוראות התקנה מפורטות זמינות ב‑Procurize Developer Portal תחת Event‑Driven Knowledge Graph.

10. מסקנה

בזכות שילוב צינוריות מונעות אירועים, יצור משלים באחזור, ו‑גרף ידע מועשר דינמית, Procurize מספקת מנוע שאלון בזמן אמת, לומד עצמי. ארגונים זוכים למחזור תגובה מהיר יותר, דיוק גבוה יותר בתשובות, ושרשרת ראיות ניתנת לביקורת – יתרונות מפתח בנוף הציות המודרני.

אימוץ ארכיטקטורה זו היום מציב את צוות האבטחה שלך לגדול יחד עם שינוי רגולטורי, להפוך שאלונים מנקודת כאב ליתרון אסטרטגי, ובסופו של דבר לבנות אמון חזק יותר עם הלקוחות שלך.

ראה גם

• Retrieval Augmented Generation: A Survey of Methods and Applications (2024)