अनुकूलित साक्ष्य सारांशण इंजन रियल‑टाइम विक्रेता प्रश्नावली के लिए

आज की एंटरप्राइज़ेज़ हर हफ़्ते दर्जनों सुरक्षा प्रश्नावली का सामना करती हैं — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5, और बढ़ती संख्या में उद्योग‑विशिष्ट सर्वे। उम्मीदवार सामान्यतः उत्तर वेब फ़ॉर्म में चिपकाते हैं, PDF संलग्न करते हैं, और फिर घंटे‑घंटे यह जाँचने में बिताते हैं कि प्रत्येक साक्ष्य दावा किए गए नियंत्रण से मेल खाता है या नहीं। यह मैन्युअल प्रयास बाधाएँ पैदा करता है, असंगतियों का जोखिम बढ़ाता है, और व्यवसाय करने की लागत को बढ़ाता है।

Procurize AI ने कार्य‑ऑर्केस्ट्रेशन, सहयोगी टिप्पणी और एआई‑जनित उत्तर ड्राफ़्ट के माध्यम से कई दर्द बिंदुओं को पहले ही हल किया है। अगला चरण साक्ष्य प्रबंधन है: सही दस्तावेज़—नीति, ऑडिट रिपोर्ट, कॉन्फ़िगरेशन स्नैपशॉट—को उसी फॉर्मेट में प्रस्तुत करना जिसे समीक्षक अपेक्षा करता है, जबकि यह सुनिश्चित करना कि साक्ष्य ताज़ा, प्रासंगिक और ऑडिट‑योग्य हो।

इस लेख में हम अनुकूलित साक्ष्य सारांशण इंजन (AESE) को उजागर करते हैं — एक स्वयं‑ऑप्टिमाइज़िंग एआई सेवा जो:

1. पहचानती है प्रत्येक प्रश्न आइटम के लिए वास्तविक‑समय में सर्वोत्तम साक्ष्य अंश।
2. सारांशित करती है अंश को एक संक्षिप्त, नियामक‑तैयार कथा में।
3. लिंक करती है सारांश को स्रोत दस्तावेज़ से एक संस्करण‑नियंत्रित नॉलेज ग्राफ़ में।
4. मान्य करती है आउटपुट को अनुपालन नीतियों और बाहरी मानकों के विरुद्ध RAG‑वृद्धित LLM के साथ।

परिणाम एक सिंगल‑क्लिक अनुपालन उत्तर है जिसे मानव द्वारा समीक्षा, अनुमोदन या अधिलेखित किया जा सकता है, जबकि सिस्टम एक छेड़छाड़‑रहित प्रामाणिकता ट्रेल रिकॉर्ड करता है।

पारंपरिक साक्ष्य प्रबंधन क्यों कम पड़ता है

इन अंतरालों के कारण 30‑50 % अधिक टर्नअराउंड टाइम और अनुपालन विफलता की संभावना बढ़ती है। AESE इन सभी को एक समेकित पाइपलाइन में संबोधित करता है।

AESE की मुख्य संरचना

इंजन तीन कसकर जुड़े लेयर्स के आसपास निर्मित है:

1. सेमेंटिक रिट्रीवल लेयर – हाइब्रिड RAG इंडेक्स (डेंस वेक्टर + BM25) का उपयोग करके उम्मीदवार साक्ष्य अंश लाता है।
2. अनुकूलित सारांश लेयर – एक फाइन‑ट्यून्ड LLM जिसमें प्रॉम्प्ट टेम्पलेट होते हैं जो प्रश्नावली के संदर्भ (उद्योग, नियमन, जोखिम स्तर) के अनुसार अनुकूलित होते हैं।
3. प्रामाणिकता ग्राफ़ लेयर – प्रॉपर्टी ग्राफ़ जो साक्ष्य नोड, उत्तर नोड और “derived‑from” किनारों को संग्रहीत करता है, संस्करणीकरण और क्रिप्टोग्राफ़िक हैश के साथ समृद्ध।

नीचे एक Mermaid डायग्राम है जो प्रश्नावली अनुरोध से अंतिम उत्तर तक डेटा प्रवाह दर्शाता है।

  graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

सभी नोड लेबल डबल कोट्स में घिरे होते हैं जैसा कि आवश्यक है।

चरण‑दर‑चरण कार्यप्रवाह

1. इंटेंट एंट्रैक्शन

जब उपयोगकर्ता प्रश्नावली फ़ील्ड खोलता है, UI कच्चा प्रश्न टेक्स्ट हल्के इंटेंट मॉडल को भेजता है। मॉडल अनुरोध को कई साक्ष्य श्रेणियों (नीति, ऑडिट रिपोर्ट, कॉन्फ़िगरेशन, लॉग अंश, तृतीय‑पक्ष प्रमाणपत्र) में वर्गीकृत करता है।

2. सेमेंटिक रिट्रीवल

वर्गीकृत इंटेंट हाइब्रिड RAG इंडेक्स के विरुद्ध क्वेरी ट्रिगर करता है:

• डेंस वेक्टर संगठन के अनुपालन कॉर्पस पर फाइन‑ट्यून किए गए एन्कोडर द्वारा उत्पन्न होते हैं।
• BM25 नियामक उद्धरणों (जैसे “ISO 27001 A.12.1”) के लिए लेक्सिकल मिलान प्रदान करता है।

इंजन Top‑K (डिफ़ॉल्ट = 5) अंश लौटाता है, प्रत्येक हल्के मेटाडाटा रिकॉर्ड द्वारा दर्शाया गया:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. अनुकूलित प्रॉम्प्ट बिल्डर

सिस्टम एक डायनेमिक प्रॉम्प्ट बनाता है जिसमें सम्मिलित होते हैं:

• मूल प्रश्नावली टेक्स्ट।
• चुने हुए साक्ष्य अंश (संक्षिप्त बुलेट सूची के रूप में)।
• नियामक स्वर दिशानिर्देश (उदाहरण: “निष्क्रिय आवाज़ उपयोग करें, क्लॉज़ नंबर का उल्लेख करें”)।

उदाहरण प्रॉम्प्ट स्निपेट:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

4. LLM सारांशकर्ता

एक डोमेन‑एडाप्टेड LLM (उदा., 13B मॉडल जिसे 10 k ऐतिहासिक प्रश्नावली‑साक्ष्य जोड़ों पर फाइन‑ट्यून किया गया है) प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करता है। मॉडल एक ऐसा सारांश उत्पन्न करता है जो:

• उद्धरण देता है: “see Access Control Policy §4.2”
• भाषा को पहले स्वीकृत उत्तरों के साथ संगत रखता है (फ़्यू‑शॉट उदाहरणों के माध्यम से)।

एक सामान्य आउटपुट:

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

5. प्रामाणिकता ग्राफ़ अपडेट

उत्तर नोड ग्राफ़ में निम्नलिखित प्रॉपर्टी के साथ बनाया जाता है: answer_id, question_id, generated_at, model_version। DERIVED_FROM किनारे प्रत्येक स्रोत साक्ष्य नोड से जुड़ते हैं। प्रत्येक किनारे में स्रोत अंश का hash संग्रहीत होता है, जिससे अपरिवर्तनीयता सुनिश्चित होती है। ग्राफ़ को Merkle‑ट्री‑बैक्ड डेटाबेस में स्थायी रखा जाता है, जिससे छेड़छाड़‑साक्ष्य और क्रिप्टोग्राफ़िक सत्यापन संभव हो जाता है।

6. उत्तर प्रकाशन एवं मानव समीक्षा

जनरेट किया गया उत्तर प्रश्नावली UI में “Evidence View” बटन के साथ दिखाई देता है। क्लिक करने पर लिंक किए गए अंश, उनके संस्करण और एक डिजिटल सिग्नेचर प्रदर्शित होते हैं। समीक्षक:

• स्वीकृत कर सकते हैं (एक अपरिवर्तनीय ऑडिट रिकॉर्ड बनता है)।
• संपादित कर सकते हैं (एक नया उत्तर नोड संस्करण ट्रिगर होता है)।
• अस्वीकृत कर सकते हैं (फ़ीडबैक RLHF लूप में जाता है)।

मानव फ़ीडबैक से रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RLHF)

AESE एक हल्का RLHF चक्र अपनाता है:

1. समीक्षक क्रियाएँ (स्वीकृति/संपादन/अस्वीकृति) और टाइमस्टैंप एकत्रित करना।
2. संपादनों को पेयरवाइज़ प्रेफ़रेंस डेटा (मूल बनाम संपादित उत्तर) में बदलना।
3. इन प्रेफ़रेंसेज़ पर प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (PPO) एल्गोरिद्म का उपयोग करके समय‑समय पर LLM को फाइन‑ट्यून करना।

समय के साथ मॉडल संगठन‑विशिष्ट अभिव्यक्तियों को आत्मसात करता है, जिससे मानवीय ओवरराइड की आवश्यकता 70 % तक घट जाती है।

सुरक्षा और अनुपालन गारंटी

प्रदर्शन बेंचमार्क

ये आँकड़े एक मध्यम‑आकार SaaS प्रदाता के साथ हुए छह‑महीने के पाइलट से आए हैं, जिसमें प्रति माह लगभग 1,200 प्रश्नावली आइटम का प्रबंधन होता है।

Procurize प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण

AESE को माइक्रो‑सर्विस के रूप में RESTful API के साथ उजागर किया गया है:

• POST /summarize – question_id और वैकल्पिक context प्राप्त करता है।
• GET /graph/{answer_id} – प्रामाणिकता डेटा को JSON‑LD में लौटाता है।
• WEBHOOK /feedback – समीक्षक क्रियाओं को RLHF के लिए प्राप्त करता है।

सेवा को किसी भी मौजूदा वर्कफ़्लो में प्लग‑इन किया जा सकता है — चाहे वह कस्टम टिकटिंग सिस्टम हो, CI/CD पाइपलाइन में अनुपालन जांच, या Procurize UI में हल्के JavaScript SDK के माध्यम से।

भविष्य की रोडमैप

1. मल्टीमॉडल साक्ष्य – स्क्रीनशॉट, आर्किटेक्चर डायग्राम और कोड स्निपेट को विज़न‑सक्षम LLMs के साथ शामिल करना।
2. क्रॉस‑ऑर्गनाइज़ेशन नॉलेज ग्राफ़ फ़ेडरेशन – साझेदारों के बीच सुरक्षित रूप से साक्ष्य नोड साझा करना, जबकि प्रामाणिकता बरकरार रखना।
3. ज़ीरो‑ट्रस्ट एक्सेस कंट्रोल – ग्राफ़ क्वेरी पर एट्रिब्यूट‑बेस्ड नीतियों को लागू करना, ताकि केवल अधिकृत भूमिकाएँ संवेदनशील अंश देख सके।
4. नियमन पूर्वानुमान इंजन – AESE को एक भविष्यवाणी नियामक‑ट्रेण्ड मॉडल के साथ जोड़ना, जिससे आगामी साक्ष्य अंतराल को पहले से ही चिन्हित किया जा सके।

निष्कर्ष

अनुकूलित साक्ष्य सारांशण इंजन “खोज‑और‑संग्लग्न” चरण को एक सुगम, एआई‑ड्रिवेन अनुभव में बदल देता है जो:

• गति – गहरा विवरण खोए बिना वास्तविक‑समय उत्तर।
• सटीकता – संदर्भ‑सजग सारांश जो मानकों के अनुरूप।
• ऑडिट‑योग्यता – प्रत्येक उत्तर के लिए अपरिवर्तनीय प्रामाणिकता।

रिट्रीवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन, डायनेमिक प्रॉम्प्टिंग और संस्करण‑नियंत्रित नॉलेज ग्राफ़ को जोड़कर, AESE अनुपालन ऑटोमेशन के लिए मानदंड स्थापित करता है। इस क्षमता को अपनाने वाली संस्थाएँ तेज़ डील क्लोज़र, कम ऑडिट जोखिम और B2B मार्केट में बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धात्मक edge का अनुभव करेंगी।