דור‑הרחבה משופרת היברידי (Hybrid Retrieval‑Augmented Generation) לאוטומציה של שאלונים בטוחים וניתנים לביקורת

מבוא

שאלוני אבטחה, הערכות סיכון של ספקים וביקורות צייתנות הם צוואר בקבוק עבור חברות SaaS הצומחות במהירות. צוותים מבזבזים שעות אינסופיות בחיפוש אחר סעיף מדיניות, שליפת ראיות בגרסאות, ובניית תשובות נרטיביות ידנית. בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לבדוח תשובות, פלט של LLM נקי לעיתים חסר מעקב, מגורי נתונים, ו‑ביקורת — שלושה עמודים בלתי ניתנים למשא ומתן בסביבות רגולטוריות.

הנה Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG): תבנית עיצוב הממזגת את היצירתיות של מודלים גדולים של שפה (LLMs) עם האמינות של ארכיון מסמכי ארגון. במאמר זה ננתח כיצד Procur2ze יכולה לשלב צינור RAG היברידי כדי:

• להבטיח מקוריות לכל משפט שנוצר.
• להחיל מגבלות מדיניות‑כקוד בזמן ריצה.
• לשמור יומני ביקורת בלתי ניתנים לשינוי המשביעים את הרצון של מבקרי חוץ.
• להתמזר בסביבות מרובות‑שוכרים תוך שמירת דרישות אחסון נתונים אזוריות.

אם קראת את הפוסטים הקודמים שלנו על “AI Powered Retrieval Augmented Generation” או “Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI”, תזהה רבים מהבנייה הבסיסית — הפעם המיקוד הוא על קישור בטוח ו‑תזמור‑צייתנות.

למה תשובות של LLM טהורות אינן מספיקות

המודל ההיברידי אינו מחליף את ה‑LLM; הוא מנחה אותו, ומוודא שכל תשובה משוערת למוצר ידוע.

מרכיבים מרכזיים של ארכיטקטורת Hybrid RAG

  graph LR
    A["המשתמש מגיש שאלון"] --> B["מתזמן משימות"]
    B --> C["מתאם RAG"]
    C --> D["מאגר מסמכים (אגר אי‑שינוי)"]
    C --> E["מודל שפה גדול (LLM)"]
    D --> F["שליפת מידע (BM25 / חיפוש וקטורי)"]
    F --> G["Top‑k מסמכים רלוונטיים"]
    G --> E
    E --> H["מַחְשֵׁב תשובה"]
    H --> I["בונה תגובה"]
    I --> J["רשם יומן ביקורת"]
    J --> K["תצוגת תגובה מאובטחת"]

כל תוויות הצמתים מקופלות במרכאות כפולות כפי שנדרש עבור Mermaid.

1. מאגר מסמכים

מאגר כתיבה‑פעם אחת, אי‑שינוי (למשל AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, או טבלה PostgreSQL append‑only חסינת שינוי). כל ארטיפקט צייתנות – PDFs של מדיניות, אסמכתאות SOC 2, בקרות פנימיות – מקבל:

• Document ID ייחודי גלובלי.
• ווקטור סמנטי שנוצר בזמן ה‑ingest.
• חותמות גרסה שאינן משתנות לאחר הפרסום.

2. שליפה (Retriever)

מנוע השליפה מריץ חיפוש במצב דו‑קיים:

1. BM25 דליל למחרוזות מדויקות (שימושי לציטוטים רגולטוריים).
2. דמיון וקטורי צפוף למתאימות הקשרית (התאמה סמנטית של מטרות בקרה).

שתי השיטות מחזירות רשימה מדורגת של מזהי מסמכים, שהמתאם מעביר ל‑LLM.

3. LLM עם הדרכת שליפה

ה‑LLM מקבל prompt מערכת הכולל:

• הוראת עיגון למקורות: “כל טענה חייבת לכלול תו ציטוט בפורמט [DOC-{id}@v{ver}].”
• כללי מדיניות‑כקוד (למשל, “לעולם אל תחשוף נתונים אישיים בתשובות”).

לאחר מכן המודל מייצר נרטיב תוך התייחסות מפורשת למסמכים שנשלפו.

4. מַחְשֵׁב תשובה ובונה תגובה

המַחְשֵׁב מחבר את פלט ה‑LLM, מעצב אותו לפי סכמת השאלון (JSON, PDF, או markdown), ומוסיף מטה‑נתוני ציטוט קריא למכונה.

5. רשם יומן ביקורת

כל שלב נרשמת:

יומנים אלה כתיבה‑פעם אחת ונשמרים לצד המאגרים עבור מסלול שלם חסין שינוי.

הליכה של קצה‑לקצה

שלב 1 – ingest ו‑אינדקס מדיניות

1. מעלה גרסה חדשה של ISO 27001 Statement of Applicability למאגר.
2. שירות ה‑Ingestion מחלץ טקסט גולמי, מייצר וקטור של 768 ממדים באמצעות sentence‑transformer, ושומר את הווקטור יחד עם מטא‑נתוני המסמך.

שלב 2 – הגשת שאלון

האנליסט באבטחה יוצר פנייה במערכת Procur2ze: “השלם שאלון SOC 2 Type II עבור Acme Corp.” מתזמן המשימות מקצה request_id (REQ-2025-1019-001).

שלב 3 – שליפה

המתאם מפרש את השאלה: “תאר כיצד נאכפת הצפנה במנוחה עבור נתוני לקוח.”
השואל נשלחת למנוע השליפה, שמחזיר:

[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]

שלב 4 – Prompt ל‑LLM

System: אתה עוזר בתחום הצייתנות. צטט כל עובדה באמצעות הפורמט [DOC-{id}@v{ver}].
User: תאר כיצד נאכפת הצפנה במנוחה עבור נתוני לקוח.
Context: (הכנס קטעים מובילים מהמסמכים שניים)

ה‑LLM מייצר:

“כל נתוני הלקוחות המאוחסנים בדלי AWS S3 שלנו מוצפנים במנוחה באמצעות AES‑256 GCM. מפתחות ההצפנה מנוהלים על‑ידי AWS KMS ומסתובבים כל 90 יום [DOC-Policy-Enc-002@v5]. תהליך זה ממלא את דרישת הבקרה A.10.1 של ISO 27001 [DOC-ISO27001-001@v3].”

שלב 5 – בניית תגובה

בונה התגובה מעצב את התשובה למבנה JSON של השאלון, שומר על תוויות הציטוט לצורך ביקורת מאוחרת.

שלב 6 – איחסון ביקורתי

כל האובייקטים – השאילתה המקורית, רשימת המסמכים שנשלפו, Prompt ל‑LLM, תשובה שנוצרה – נכתבים ל‑יומן ביקורת בלתי ניתן לשינוי. מבקרים יכולים לאחר מכן לשאול את היומן כדי לאמת את שלמות המקור.

יתרונות בטחון וצייתנות

התאמת קנה מידה לסביבות SaaS מרובות‑שוכרים

ספק SaaS משרת לעיתים עשרות לקוחות, שלכל אחד מאגר צייתנות משלו. Hybrid RAG מתרחב על‑ידי:

1. מאגרים מבודדים לשוכרים: לכל שוכר מחיצה לוגית עם מפתחות הצפנה משלה.
2. מאגר LLM משותף: ה‑LLM הוא שירות חסר‑מצב; הבקשות כוללות מזהה שוכר לאכיפת בקרות גישה.
3. שליפה מקבילה: מנועי חיפוש וקטוריים (כגון Milvus, Vespa) ניתנים למדידה אופקית, מתמודדים עם מיליוני וקטורים לכל שוכר.
4. שיבוץ יומני ביקורת: היומנים משובצים לפי שוכר אך מאוחסנים במבנה גלובלי בלתי ניתן לשינוי לדיווח צייתנות חוצת‑שוכרים.

רשימת בדיקה ל‑Teams של Procur2ze

• יצירת אחסון בלתי ניתן לשינוי (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, או DB append‑only) לכל ארטיפקט צייתנות.
• יצירת משקלי סמנטיקה בזמן ה‑ingest; אחסון יחד עם מטא‑נתוני המסמך.
• הפצת שליפה דו‑מודלית (BM25 + וקטור) מאחורי API Gateway מהיר.
• הכנסת הנחיות ציטוט ו‑policy‑as‑code ל‑prompt של ה‑LLM.
• שמירת כל שלב ביומן ביקורת בלתי ניתן לשינוי (למשל AWS QLDB, Azure Immutable Ledger).
• הוספת ממשק UI בלוח בקרה של Procur2ze להצגת מקורות מצוטטים לכל תשובה.
• הרצת תרגילי צייתנות קבועים: סימולציה של שינויי מדיניות ובדיקה אוטומטית של סימון תשובות מושפעות.

כיוונים עתידיים

סיכום

Hybrid Retrieval‑Augmented Generation מגשר על הפער בין בינה מלאכותית יצירתית לודאות רגולטורית. על‑ידי קשירת כל משפט שנוצר לארכיון מסמכים בלתי ניתן לשינוי ומבוסס גרסאות, Procur2ze יכולה לספק תגובות בטוחות, ניתנות לביקורת, ומהירות מדהימה לשאלונים. הדפוס לא רק מקטין את זמן המענה – בדרך כלל מיום למספר דקות – אלא גם בונה מאגר ידע צייתנות חי המתעדכן יחד עם המדיניות שלכם, תוך עמידה קפדנית בדרישות הביקורת הקשיחות ביותר.

מוכנים לנסות את הארכיטקטורה? התחילו על‑ידי הפעלת ingest של ארכיון המסמכים במאגר השוכר שלכם ב‑Procur2ze, לאחר מכן הפעילו את שירות השליפה וצפו בזמן המענה לשאלונים שלכם מתכווץ.

רלוונטי גם

• בניית יומני ביקורת בלתי ניתנים לשינוי עם AWS QLDB
• מדיניות‑כקוד: הטמעת צייתנות בצינורות CI/CD
• הוכחות ללא ידיעה לאבטחת פרטיות נתוני ארגונים