Adaptivni Motor Sažimanja Dokaza za Upitnike o Dobavljačima u Realnom Vremenu

Poduzeća danas svakog tjedna primaju desetke sigurnosnih upitnika – SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 i sve veći broj industrijski specifičnih anketa. Kandidati obično zalijepjuju odgovore u web obrazac, prilažu PDF‑ove i potom provode sate provjeravajući da li svaki dokaz odgovara navedenoj kontroli. Ručni rad stvara uska vrata, povećava rizik od nekonzistentnosti i podiže trošak poslovanja.

Procurize AI već je riješio mnoge bolne točke kroz orkestraciju zadataka, kolaborativno komentiranje i AI‑generirane skice odgovora. Sljedeća granica je upravljanje dokazima: kako prikazati pravi artefakt – politiku, audit izvještaj, snimku konfiguracije – u točnom formatu koji recenzent očekuje, a pritom osigurati da je dokaz svjež, relevantan i revizijski.

U ovom članku otkrivamo Adaptivni Motor Sažimanja Dokaza (AESE) – samopoboljšavajuću AI uslugu koja:

1. Identificira optimalni fragment dokaza za svaku stavku upitnika u realnom vremenu.
2. Sažima fragment u koncizan, regulatorno usklađen narativ.
3. Povezuje sažetak natrag na izvorni dokument u verzijskom grafu znanja.
4. Validira izlaz prema politikama usklađenosti i vanjskim standardima uz RAG‑poboljšani LLM.

Rezultat je odgovor jednim klikom koji može pregledati, odobriti ili nadjačati čovjek, dok sustav bilježi tamper‑evident lanac porijekla.

Zašto Tradicionalno Upravljanje Dokazima Ne Dostiže Cilj

Ove praznine rezultiraju 30‑50 % dužim vremenom obrade i većom šansom na neuspjeh usklađenosti. AESE rješava sve to u jednoj koherentnoj cjevovodu.

Osnovna Arhitektura AESE

Motor se sastoji od tri usko povezane sloja:

1. Semantički sloj pretraživanja – Koristi hibridni RAG indeks (guste vektore + BM25) za dohvat kandidata dokaza.
2. Sloj adaptivnog sažimanja – Fino podešeni LLM s predložcima prompta koji se prilagođavaju kontekstu upitnika (industrija, regulativa, razina rizika).
3. Sloj grafa porijekla – Graf svojstava koji pohranjuje čvorove dokaza, čvorove odgovora i „derived‑from“ rubove, obogaćene verzioniranjem i kriptografskim hash‑ovima.

U nastavku je Mermaid dijagram koji ilustrira protok podataka od zahtjeva upitnika do konačnog odgovora.

  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

All node labels are surrounded by double quotes as required.

Korak‑po‑korak Radni Tijek

1. Izvlačenje Namjere

Kada korisnik otvori polje upitnika, UI šalje sirovi tekst pitanja laganom modelu za namjeru. Model klasificira zahtjev u jednu od nekoliko kategorija dokaza (politika, audit izvještaj, konfiguracija, isječak loga, dokazana treća strana).

2. Semantičko Pretraživanje

Klasificirana namjera pokreće upit nad hibridnim RAG indeksom:

• Guste vektore generira enkoder fino podešen na korporativni korpus usklađenosti.
• BM25 osigurava leksičko podudaranje za regulatorne citate (npr. „ISO 27001 A.12.1“).

Motor vraća Top‑K (zadano = 5) fragmente, svaki predstavljen laganim zapisom metapodataka:

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

3. Adaptivni Prompt Builder

Sustav gradi dinamički prompt koji ubacuje:

• Izvorni tekst upitnika.
• Odabrane fragmente dokaza (kao sažeti popis točaka).
• Smjernice regulatornog tona (npr. „koristi pasivni glas, navedi brojeve klauzula“).

Primjer prompta:

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 Sažimatelj

Domenski prilagođeni LLM (npr. 13B model fino podešen na 10 k historijskih parova upitnik‑dokument) obrađuje prompt. Model generira sažetak koji:

• Citira točan izvor dokaza (npr. „vidi Access Control Policy §4.2“).
• Održava jezik usklađen s prethodno odobrenim odgovorima (preko few‑shot primjera).

Primjer izlaza:

“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. Ažuriranje Grafa Porijekla

Čvor odgovora stvara se u grafu s atributima:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Rubovi DERIVED_FROM koji povezuju na svaki izvorni čvor dokaza.

Svaki rub pohranjuje hash izvornog fragmenta, jamčeći nepromjenjivost. Graf se pohranjuje u Merkle‑tree‑podržanoj bazi, omogućavajući provjeru neizmjenjenosti i kriptografsko ovjeravanje.

6. Objavljivanje Odgovora i Ljudska Revizija

Generirani odgovor prikazuje se u UI‑ju upitnika s gumbom “Evidence View”. Klikom se prikazuju povezani fragmenti, njihove verzije i digitalni potpis. Recenzenti mogu:

• Odobriti (stvara nepromjenjivi audit zapis).
• Urediti (pokreće novu verziju čvora odgovora).
• Odbiti (hrani povratnu petlju za RLHF modela).

Pojačano Učenje iz Povratnih Informacija Korisnika (RLHF)

AESE koristi laganu RLHF petlju:

1. Zabilježi radnje recenzenta (odobri/uredi/odbij) zajedno s vremenom.
2. Prevedi uređivanja u parove preferencija (izvorni vs. izmijenjeni odgovor).
3. Periodično fino podesi LLM na ove preferencije koristeći PPO (Proximal Policy Optimization).

S vremenom model internalizira specifičan ton organizacije, smanjujući potrebu za ručnim nadzorom do 70 %.

Sigurnosne i Usklađivačke Garancije

Performansna Mjerenja

Podaci dolaze iz šestomjesečnog pilota kod srednje‑velikog SaaS pružatelja koji obrađuje ~1,200 stavki upitnika mjesečno.

Integracija s Procurize Platformom

AESE se izlaže kao mikro‑usluga s RESTful API‑jem:

• POST /summarize – prima question_id i opcionalni context.
• GET /graph/{answer_id} – vraća podatke o porijeklu u JSON‑LD formatu.
• WEBHOOK /feedback – prima radnje recenzenta za RLHF.

Usluga se može uključiti u bilo koji postojeći tijek rada – bilo da je to prilagođeni ticketing sustav, CI/CD pipeline za provjere usklađenosti ili izravno u Procurize UI putem laganog JavaScript SDK‑a.

Budući Planovi

1. Multimodalni Dokazi – Uključivanje screenshot‑ova, arhitektonskih dijagrama i isječaka koda pomoću vizualno‑poboljšanih LLM‑ova.
2. Federacija Grafa Znanja među Organizacijama – Omogućiti sigurno dijeljenje čvorova dokaza između partnera uz očuvanje porijekla.
3. Zero‑Trust Kontrole Pristupa – Primijeniti politiku temeljenu na atributima na upite grafa, osiguravajući da samo ovlaštene uloge mogu vidjeti osjetljive fragmente.
4. Motor Predviđanja Regulacija – Kombinirati AESE s modelom za predviđanje regulatornih trendova kako bi se proaktivno označavale nadolazeće praznine u dokazima.

Zaključak

Adaptivni Motor Sažimanja Dokaza transformira bolnu fazu “pronađi‑i‑priloži” u fluidno, AI‑pogonjeno iskustvo koje isporučuje:

• Brzinu – Odgovore u realnom vremenu bez kompromisa u dubini.
• Točnost – Kontekstualno sažimanje usklađeno s normama.
• Revizijsku mogućnost – Neizmjenjiv porijeklo za svaki odgovor.

Spajanjem generacije potpomognute pretragom, dinamičnog prompting‑a i verzijskog grafa znanja, AESE podiže ljestvicu automatizacije usklađenosti. Organizacije koje usvoje ovu sposobnost mogu očekivati brže zatvaranje poslova, niži rizik od revizija i mjerljivu konkurentsku prednost na sve sigurnosnije usmjerenom B2B tržištu.