सुरक्षित, ऑडिटेबल प्रश्नावली स्वचालन के लिए हाइब्रिड Retrieval‑Augmented Generation

परिचय

सिक्योरिटी प्रश्नावली, वेंडर रिस्क असेसमेंट, और अनुपालन ऑडिट तेज़ी से बढ़ते SaaS कंपनियों के लिए एक बॉटलनेक बनते हैं। टीमें नीति क्लॉज़ ढूँढने, संस्करणित प्रमाण एकत्र करने, और मैन्युअल रूप से उत्तर तैयार करने में अनगिनत घंटे बिता देती हैं। जबकि जेनेरेटिव AI अकेले उत्तर ड्राफ्ट कर सकता है, शुद्ध LLM आउटपुट अक्सर ट्रेसबिलिटी, डेटा रिसीडेंसी, और ऑडिटेबिलिटी—नियामक पर्यावरण के तीन अनिवार्य स्तंभ—की कमी रखता है।

हाइब्रिड Retrieval‑Augmented Generation (RAG) को प्रस्तुत करते हैं: एक डिजाइन पैटर्न जो बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) की रचनात्मकता को एंटरप्राइज़ डॉक्यूमेंट वॉल्ट की भरोसेमंदता के साथ मिलाता है। इस लेख में हम देखेंगे कि Procur2ze कैसे एक हाइब्रिड RAG पाइपलाइन को इंटीग्रेट करके:

• प्रत्येक उत्पन्न वाक्य के लिए स्रोत प्रामाणिकता सुनिश्चित कर सके।
• रन‑टाइम पर पॉलिसी‑एज़‑कोड प्रतिबंध लागू कर सके।
• अपरिवर्तनीय ऑडिट लॉग बनाकर बाहरी ऑडिटरों को संतुष्ट कर सके।
• मल्टी‑टेनेन्ट पर्यावरण में स्केल कर सके जबकि क्षेत्रीय डेटा‑स्टोरेज आवश्यकताओं का सम्मान करे।

यदि आप हमारे पूर्व पोस्ट “AI Powered Retrieval Augmented Generation” या “Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI” पढ़ चुके हैं, तो कई बिल्डिंग ब्लॉक्स आपको पहचान में आएँगे—पर इस बार फोकस सुरक्षित कपलिंग और अनुपालन‑प्रायता ऑर्केस्ट्रेशन पर है।

शुद्ध LLM उत्तर क्यों अपर्याप्त हैं

हाइब्रिड मॉडल LLM को बदले नहीं; वह मार्गदर्शन करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि हर उत्तर एक ज्ञात आर्टिफैक्ट से जुड़ा हो।

हाइब्रिड RAG आर्किटेक्चर के मुख्य घटक

  graph LR
    A["उपयोगकर्ता प्रश्नावली जमा करता है"] --> B["टास्क शेड्यूलर"]
    B --> C["RAG ऑर्केस्ट्रेटर"]
    C --> D["डॉक्यूमेंट वॉल्ट (अपरिवर्तनीय स्टोर)"]
    C --> E["बड़ा भाषा मॉडल (LLM)"]
    D --> F["रिट्रीवर (BM25 / वेक्टर सर्च)"]
    F --> G["शीर्ष‑k प्रासंगिक दस्तावेज़"]
    G --> E
    E --> H["उत्तरी सिंथेसाइज़र"]
    H --> I["रिस्पांस बिल्डर"]
    I --> J["ऑडिट लॉग रिकॉर्डर"]
    J --> K["सुरक्षित रिस्पांस डैशबोर्ड"]

• सभी नोड लेबल डबल कोट्स में हैं जैसा कि Mermaid के लिए आवश्यक है। *

1. डॉक्यूमेंट वॉल्ट

एक‑बार‑लिखो, अपरिवर्तनीय स्टोर (जैसे AWS S3 ऑब्जेक्ट लॉक, Azure Immutable Blob, या एक छेड़छाड़‑प्रमाणित PostgreSQL एपेंड‑ओनली टेबल)। प्रत्येक अनुपालन आर्टिफैक्ट—नीति PDFs, SOC 2 प्रमाणपत्र, आंतरिक कंट्रोल—को निम्न प्राप्त होते हैं:

• ग्लोबली यूनिक Document ID
• इनजेस्ट समय उत्पन्न सेमान्टिक वेक्टर
• ऐसा वर्शन स्टैम्प जो प्रकाशित होने के बाद नहीं बदलता

2. रिट्रीवर

रिट्रीवल इंजन डुअल‑मोড सर्च चलाता है:

1. स्पार्स BM25 सटीक वाक्यांश मैच के लिए (नियामक उद्धरणों में उपयोगी)।
2. डेंस वेक्टर सिमिलैरिटी संदर्भिक प्रासंगिकता के लिए (कंट्रोल उद्देश्यों की सेमेंटिक मैचिंग)।

दोनों विधियाँ रैंक की गई दस्तावेज़ ID सूची आउटपुट करती हैं, जिसे ऑर्केस्ट्रेटर LLM को भेजता है।

3. रिट्रीवेल गाइडेंस के साथ LLM

LLM को एक सिस्टम प्रॉम्प्ट मिलता है जिसमें शामिल हैं:

• स्रोत‑ऐंकरिंग निर्देश: “सभी बयानों के बाद citation टैग [DOC-{id}@v{ver}] जोड़ें।”
• पॉलिसी‑एज़‑कोड नियम (जैसे “उत्तर में व्यक्तिगत डेटा कभी प्रकट न करें”)।

फिर मॉडल एक कथा स्पष्ट रूप से रिट्रीव किए गए दस्तावेज़ों का संदर्भ देते हुए सिंथेसाइज़ करता है।

4. उत्तर सिंथेसाइज़र & रिस्पांस बिल्डर

सिंथेसाइज़र LLM आउटपुट को एकीकृत करता है, प्रश्नावली स्कीमा (JSON, PDF, या markdown) के अनुसार फॉर्मेट करता है, और मशीन‑रेडेबल citation मेटाडेटा संलग्न करता है।

5. ऑडिट लॉग रिकॉर्डर

हर चरण को रिकॉर्ड किया जाता है:

ये लॉग एक बार‑लिखे होते हैं और वॉल्ट के साथ संग्रहीत होते हैं ताकि एक पूर्ण, छेड़छाड़‑प्रमाणित ट्रेल उपलब्ध हो।

एंड‑टू‑एंड वाकथ्रू

चरण 1 – नीतियों का इनजेस्ट एवं इंडेक्सिंग

1. नई संस्करण की ISO 27001 स्टेटमेंट ऑफ़ एप्लिकेबिलिटी को वॉल्ट में अपलोड करें।
2. इनजेस्ट सर्विस कच्चा टेक्स्ट एक्सट्रैक्ट करती है, 768‑डायमेंशन वेक्टर sentence‑transformer से जनरेट करती है, और वेक्टर को दस्तावेज़ मेटाडेटा के साथ स्टोर करती है।

चरण 2 – प्रश्नावली सबमिशन

एक सुरक्षा विश्लेषक Procur2ze में एक टिकट बनाता है: “Acme Corp के लिए Vendor SOC 2 Type II प्रश्नावली पूरी करें।” टास्क शेड्यूलर एक request_id (REQ-2025-1019-001) असाइन करता है।

चरण 3 – रिट्रीवल

ऑर्केस्ट्रेटर प्रश्न को पार्स करता है: “ग्राहक डेटा के लिए एन्क्रिप्शन‑एट‑रेस्ट कैसे लागू किया जाता है?”
रिट्रीवर क्वेरी को भेजता है और लौटाता है:

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

चरण 4 – LLM प्रॉम्प्ट

System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Describe how encryption‑at‑rest is enforced for customer data.
Context: (Insert top‑k snippets from the two documents)

LLM जनरेट करता है:

“हमारे AWS S3 बकेट में संग्रहीत सभी ग्राहक डेटा को AES‑256 GCM के साथ एन्क्रिप्ट किया जाता है। एन्क्रिप्शन कुंजियों का प्रबंधन AWS KMS द्वारा किया जाता है और उन्हें हर 90 दिन में रोटेट किया जाता है [DOC-Policy-Enc-002@v5]। यह अभ्यास ISO 27001 A.10.1 कंट्रोल को संतुष्ट करता है [DOC-ISO27001-001@v3]।”

चरण 5 – रिस्पांस असेंबली

रिस्पांस बिल्डर उत्तर को प्रश्नावली JSON संरचना में फॉर्मेट करता है, citation टैग को संरक्षित रखते हुए जिससे बाद में ऑडिट हो सके।

चरण 6 – ऑडिटेबल पर्सिस्टेंस

सभी आर्टिफैक्ट—मूल क्वेरी, रिट्रीव किए गए दस्तावेज़, LLM प्रॉम्प्ट, जनरेटेड उत्तर—एक अपरिवर्तनीय ऑडिट लॉग में लिखे जाते हैं। ऑडिटर बाद में लॉग क्वेरी करके यह सत्यापित कर सकते हैं कि उत्तर पूर्णतः ट्रेसेबल है।

सुरक्षा एवं अनुपालन लाभ

मल्टी‑टेनेन्ट SaaS पर्यावरण में स्केलिंग

SaaS प्रदाता अक्सर कई ग्राहकों को सर्व करता है, जिनमें प्रत्येक की अपनी अनुपालन रिपॉजिटरी होती है। हाइब्रिड RAG स्केल करता है:

1. टेनेन्ट‑आइसोलेटेड वॉल्ट्स: प्रत्येक टेनेन्ट को अलग एन्क्रिप्शन कीज के साथ लॉजिकल विभाजन मिलता है।
2. शेयर्ड LLM पूल: LLM स्टेटलेस सेवा है; अनुरोधों में टेनेन्ट ID शामिल करके एक्सेस कंट्रोल लागू किया जाता है।
3. पैरेलल रिट्रीवल: वेक्टर सर्च इंजन (जैसे Milvus, Vespa) हॉरिज़ॉन्टली स्केलेबल हैं, प्रति टेनेन्ट मिलियन‑वैक्टर संभालते हैं।
4. ऑडिट लॉग शार्डिंग: लॉग प्रत्येक टेनेन्ट के अनुसार शार्ड किए जाते हैं, लेकिन ग्लोबल अपरिवर्तनीय लेजर में संग्रहीत होते हैं ताकि क्रॉस‑टेनेन्ट अनुपालन रिपोर्टिंग संभव हो।

Procur2ze टीमों के लिए कार्यान्वयन चेक‑लिस्ट

• अपरिवर्तनीय स्टोरेज बनाएं (S3 ऑब्जेक्ट लॉक, Azure Immutable Blob, या एपेंड‑ओनली DB) सभी अनुपालन आर्टिफैक्ट के लिए।
• सेमेंटिक एंबेडिंग्स को इनजेस्ट समय उत्पन्न करें; उन्हें दस्तावेज़ मेटाडेटा के साथ स्टोर करें।
• डुअल‑मोड रिट्रीवर (BM25 + वेक्टर) को तेज़ API गेटवे के पीछे डिप्लॉय करें।
• LLM प्रॉम्प्ट में citation निर्देश और पॉलिसी‑एज़‑कोड नियम एंबेड करें।
• प्रत्येक चरण को अपरिवर्तनीय ऑडिट लॉग सेवा (जैसे AWS QLDB, Azure Immutable Ledger) में रिकॉर्ड करें।
• वेरिफिकेशन UI Procur2ze डैशबोर्ड में जोड़ें ताकि प्रत्येक उत्तर के स्रोत देखे जा सकें।
• नियमित अनुपालन ड्रिल चलाएँ: नीति परिवर्तन सिमुलेट करें और देखें कि कौन‑से उत्तर स्वचालित रूप से फ्लैग हो जाते हैं।

भविष्य की दिशा

निष्कर्ष

हाइब्रिड Retrieval‑Augmented Generation रचनात्मक AI और नियामक निश्चितता के बीच के अंतर को पाटा है। प्रत्येक उत्पन्न वाक्य को अपरिवर्तनीय, संस्करण‑नियंत्रित डॉक्यूमेंट वॉल्ट से जोड़कर, Procur2ze सुरक्षित, ऑडिटेबल, और अल्ट्रा‑फ़ास्ट प्रश्नावली उत्तर प्रदान कर सकता है। यह पैटर्न न केवल प्रतिक्रिया समय को—अक्सर दिनों से मिनटों में—कम करता है, बल्कि एक लाइव अनुपालन ज्ञान आधार बनाता है जो आपकी नीतियों के साथ विकसित होता है, जबकि सबसे सख्त ऑडिट आवश्यकताओं को भी पूरा करता है।

क्या आप इस आर्किटेक्चर को पायलट करने के लिए तैयार हैं? अपने Procur2ze टेनेन्ट में डॉक्यूमेंट वॉल्ट इनजेस्ट को सक्रिय करके शुरू करें, फिर रिट्रीवल सर्विस को स्पिन‑अप करें और देखें कैसे आपकी प्रश्नावली टर्न‑अराउंड टाइम घटता है।

देखिए साथ

• एंटरप्राइज़ में अपरिवर्तनीय ऑडिट ट्रेल बनाने के लिए AWS QLDB
• CI/CD पाइपलाइन में अनुपालन को एम्बेड करने के लिए पॉलिसी‑एज़‑कोड
• एंटरप्राइज़ डेटा प्राइवेसी के लिए ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़