एआई‑संचालित रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन फ़ॉर रियल‑टाइम एविडेंस असेंब्ली इन सिक्योरिटी क्वेश्चनेयर्ज़

सिक्योरिटी क्वेश्चनेयर्ज़, वेंडर रिस्क असेस्मेंट और कंप्लायंस ऑडिट SaaS कंपनियों के लिए रोज़ की बाधा बन गए हैं। नीतियों, ऑडिट रिपोर्टों और कॉन्फ़िगरेशन स्नैपशॉट्स को मैन्युअल ढंग से खोजने में न केवल इंजीनियरिंग घंटे बर्बाद होते हैं, बल्कि पुरानी या असंगत उत्तरों के जोखिम भी घटते हैं।

रिट्रीवल‑ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) एक नया पैरेडाइम पेश करता है: केवल स्टैटिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) पर निर्भर रहने के बजाय, RAG क्वेरी के समय सबसे प्रासंगिक दस्तावेज़ों को पुनः प्राप्त कर उन्हें मॉडल के लिए सिंथेसिस के रूप में देता है। परिणाम एक रियल‑टाइम, एविडेंस‑बैक्ड उत्तर होता है, जिसे मूल स्रोत तक ट्रेस किया जा सकता है, इस प्रकार गति और ऑडिट‑एबिलिटी दोनों आवश्यकताओं को पूरा करता है।

इस लेख में हम:

• मुख्य RAG आर्किटेक्चर को समझेंगे और क्यों यह क्वेश्चनेयर्ज़ वर्कफ़्लो में फिट बैठता है।
• दिखाएंगे कि Procurize मौजूदा प्रक्रियाओं को बाधित किए बिना RAG पाइपलाइन को कैसे एंबेड कर सकता है।
• डेटा इन्गेस्ट से उत्तर सत्यापन तक का चरण‑दर‑चरण कार्यान्वयन गाइड प्रदान करेंगे।
• इस दृष्टिकोण से जुड़ी सुरक्षा, प्राइवेसी और कंप्लायंस विचारों पर चर्चा करेंगे।
• मापनीय ROI और भविष्य के सुधार जैसे निरंतर लर्निंग और डायनामिक रिस्क स्कोरिंग को उजागर करेंगे।

1. क्लासिक एलएलएम क्यों सिक्योरिटी क्वेश्चनेयर्ज़ में कम पड़ते हैं

इन अंतरालों के कारण संगठन फिर भी मैन्युअल कॉपी‑एंड‑पेस्ट की ओर लौटते हैं, जिससे AI द्वारा वादा की गई दक्षता निरर्थक हो जाती है।

2. रिट्रीवल‑ऑगमेंटेड जनरेशन – मूल अवधारणाएँ

सार में, RAG तीन घटकों से बनता है:

1. रिट्रiever – एक इंडेक्स (आमतौर पर वेक्टर‑आधारित) जो किसी क्वेरी के लिए सबसे प्रासंगिक दस्तावेज़ों को जल्दी से निकाल सकता है।
2. जनरेटिव मॉडल – एक LLM जो पुनः प्राप्त किए गए स्निपेट्स और मूल क्वेश्चनेयर्ज़ प्रॉम्प्ट को ले कर एक सुसंगत उत्तर बनाता है।
3. फ्यूज़न लेयर – लॉजिक जो तय करता है कि कितने स्निपेट्स पास किए जाएँ, उनका क्रम कैसे हो और जेनरेशन के दौरान उनका वज़न कैसे निर्धारित हो।

2.1 साक्ष्य पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर स्टोर

नियमों, ऑडिट रिपोर्टों, कॉन्फ़िगरेशन स्नैपशॉट्स जैसे हर कम्प्लायंस आर्टिफैक्ट को डेंस वेक्टर स्पेस में एम्बेड करने से सेमान्टिक सिमिलैरिटी सर्च संभव हो जाता है। लोकप्रिय ओपन‑सोर्स विकल्पों में शामिल हैं:

• FAISS – तेज़, GPU‑एक्सेलरेटेड, हाई‑थ्रूपुट पाइपलाइनों के लिए आदर्श।
• Milvus – क्लाउड‑नेटिव, स्केलर + वेक्टर हाइब्रिड इंडेक्स को सपोर्ट करता है।
• Pinecone – मैनेज्ड सर्विस जिसमें बिल्ट‑इन सुरक्षा कंट्रोल्स होते हैं।

2.2 रैग के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

एक अच्छी तरह से तैयार किया गया प्रॉम्प्ट सुनिश्चित करता है कि LLM पुनः प्राप्त किए गए कॉन्टेक्स्ट को अधिकारिक एविडेंस के रूप में मानता है।

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.

यह प्रॉम्प्ट Procurize में टेम्पलेट किया जा सकता है, जिससे प्रत्येक क्वेश्चनेयर्ज़ आइटम स्वचालित रूप से संलग्न एविडेंस प्राप्त करता है।

3. Procurize प्लेटफ़ॉर्म में RAG का एकीकरण

नीचे एक उच्च‑स्तरीय फ्लो डायग्राम है जो दर्शाता है कि RAG मौजूदा Procurize वर्कफ़्लो में कहाँ फिट बैठता है।

  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

मुख्य इंटिग्रेशन पॉइंट्स

• ट्रिगर – जब उपयोगकर्ता किसी अनसकार्ड क्वेश्चनेयर्ज़ आइटम को खोलता है, Procurize प्रश्न टेक्स्ट को RAG माइक्रोसर्विस को भेजता है।
• कंटेक्स्ट एन्हांसमेंट – रिट्रiever अधिकतम k (सामान्यतः 3‑5) सबसे प्रासंगिक एविडेंस चंक्स लाता है, प्रत्येक को स्थिर पहचानकर्ता (जैसे policy:ISO27001:5.2) से टैग किया जाता है।
• ड्राफ्ट उत्तर – LLM इनलाइन सिटेशन जैसे [policy:ISO27001:5.2] के साथ ड्राफ्ट तैयार करता है।
• ह्यूमन‑इन‑द‑लूप – Review UI सिटेशन को हाइलाइट करती है, समीक्षा करता को एडिट, अप्रोव या रिजेक्ट करने देती है। स्वीकृत उत्तर प्रॉवेनेंस मेटाडेटा के साथ स्टोर होते हैं।

4. चरण‑दर‑चरण कार्यान्वयन गाइड

4.1 अपना साक्ष्य कॉर्पस तैयार करें

4.2 वेक्टर इंडेक्स बनाएं

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')

वेक्टर IDs को डॉक्यूमेंट मेटाडेटा के साथ मैप करने के लिए हल्का NoSQL टेबल रखें, जिससे तेज़ लुक‑अप संभव हो।

4.3 RAG सेवा तैनात करें

आम तौर पर इस्तेमाल होने वाला माइक्रोसर्विस स्टैक:

• FastAPI – Procurize से HTTP कॉल को संभालता है।
• FAISS – इन‑प्रोसेस वेक्टर सर्च (या gRPC के साथ बाहरी)।
• OpenAI / Anthropic LLM – जनरेशन एन्डपॉइंट (या स्वयं‑होस्टेड LLaMA)।
• Redis – हालिया क्वेरीज को कैश करके लेटेन्सी घटाते हैं।

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 Procurize UI में हुक करें

• प्रत्येक क्वेश्चनेयर्ज़ फ़ील्ड के बगल में “AI से जनरेट करें” बटन जोड़ें।
• बटन क्लिक करने पर:
  1. RAG सर्विस से उत्तर प्राप्त होने तक लोडिंग स्पिनर दिखाएँ।
  2. ड्राफ्ट को उत्तर टेक्स्टबॉक्स में पॉप्युलेट करें।
  3. सिटेशन बैज रेंडर करें; बैज पर क्लिक करने से स्रोत डॉक्यूमेंट का प्रीव्यू खुलता है।

4.5 सत्यापन और निरंतर सीखना

• ह्यूमन रिव्यू – प्रत्येक AI‑जनरेटेड उत्तर को अन्तिम रूप से प्रकाशित करने से पहले कम से कम एक कंप्लायंस इंजीनियर की स्वीकृति आवश्यक रखें।
• फ़ीडबैक लूप – स्वीकृति/अस्वीकृति संकेत को “review outcomes” तालिका में संग्रहित करें।
• फ़ाइन‑ट्यूनिंग – स्वीकृत QA पेयर्स पर नियमित रूप से LLM को फाइन‑ट्यून करें, जिससे hallucination कम हो।

5. सुरक्षा और गोपनीयता विचार

6. प्रभाव को मापना

एक मध्य‑आकार की SaaS फर्म (≈150 इंजीनियर्स) के साथ 6‑सप्ताह के पायलट ने नीचे दिखाए गए मेट्रिक्स दर्शाए:

इन आंकड़ों से स्पष्ट होता है कि RAG न केवल उत्तर समय को तेज़ करता है, बल्कि उत्तर की गुणवत्ता भी बढ़ाता है, जिससे ऑडिट फ्रिक्शन घटता है।

7. भविष्य के विस्तार

1. डायनामिक रिस्क स्कोरिंग – RAG को रिस्क इंजन के साथ जोड़ें, जिससे एविडेंस की उम्र के आधार पर उत्तर की कॉन्फिडेंस समायोजित हो।
2. मल्टी‑मॉडल रिट्रीवल – स्क्रीनशॉट, कॉन्फ़िग फ़ाइल और यहाँ तक कि Terraform स्टेट को भी पुनः प्राप्त करने योग्य बनाएं।
3. क्रॉस‑ऑर्गनाइज़ेशन नॉलेज ग्राफ – विभिन्न सहायक कंपनियों के एविडेंस को जोड़कर वैश्विक नीति संगति सुनिश्चित करें।
4. रियल‑टाइम पॉलिसी डिफ़_ALERT – जब कोई स्रोत डॉक्यूमेंट बदलता है, तो प्रभावित क्वेश्चनेयर्ज़ उत्तरों को मैन्युअल रिव्यू के लिए फ़्लैग करें।

8. शुरुआत करने की चेकलिस्ट

• सभी कंप्लायंस आर्टिफैक्ट को एक वर्ज़न‑कंट्रोल्ड रिपॉज़िटरी में इकट्ठा करें।
• वेक्टर स्टोर (FAISS, Milvus, Pinecone) चुनें और एम्बेडिंग्स जेनरेट करें।
• इन्ट्रानेट में RAG माइक्रोसर्विस (FastAPI + LLM) डिप्लॉय करें।
• Procurize UI में “AI से जनरेट करें” बटन और सिटेशन रेंडरिंग जोड़ें।
• मानव समीक्षा एवं फ़ीडबैक कैप्चर करने की गवर्नेंस पॉलिसी परिभाषित करें।
• कम‑रिस्क क्वेश्चनेयर्ज़ सेट पर पायलट चलाएँ; रिव्यू फीडबैक के आधार पर इटरिट करें।

इन चरणों का पालन करके आप रिएक्टिव, मैनुअल क्वेश्चनेयर्ज़ प्रक्रिया से प्रो-एक्टिव, AI‑एंबेडेड ऑपरेशन में परिवर्तन कर सकते हैं, जो भरोसेमंद एविडेंस को एक क्लिक में प्रदान करता है।

देखिए भी

• 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