Անհարմարեցված Համաձայնագրի Նառատծական Գործիչը՝ Retrieval‑Augmented Generation‑ի Օգտագործմամբ

Անվտանգության հարցատուները և համաձայնագրային աուդիտները հանդիսանում են SaaS և ընկերության ծրագրային ապահովման մատակարարարների ամենաաջագուր հիշողատու գանձերը: Գործողությունները քանակաբար ժամերն են ծախսում վկայություններ որոնելու, նառատծական պատասխաններ գրելու և լսված ռեգուլատորների փոփոխություններին համատեղելու համար: Ենթադրելով, որ ընդհանուր‑սանդղակների (LLM‑ների) փոխադարձ կարող են արագ գրավորներ կազմել, նրանք հաճախ բացակայում են համընկողականության հետ՝ կազմակերպության հատուկ վկայությունների պահոցում, և արտադրանքները բացարձակ տարբերակ չունեն:

Անհարմարեցված Համաձայնագրի Նառատծական Գործիչ (ACNE)‑ը

Թիրախակետված AI համակարգ, որը միացնում է Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ը և դինամիկ վկայության վստահության գնահատման շերտը: Արդյունքում ստացվում է նառատծական գեներատոր, որը ստեղծում է.

• Կոնտեքստային պատասխաններ, որոնք անմիջականորեն վերցվում են վերջին քաղաքականությունների, աուդիտների և երրորդ կողմի վկայությունների միջոցով:
• Իրակյանցի վստահության գնահատումներ։ Շրջանցված հայտարարությունները, որոնք պետք են մարդու վերանայման համար:
• Ավտոմատ կազմավորում տարբեր ռեգուլատորների (այսպիսի՝ SOC 2, ISO 27001, GDPR](https://gdpr.eu/), և այլն) սեմանտիկ քարտեզավորման շերտի միջոցով:

Այս հոդվածում կներկայացնենք տեխնիկական հիմքը, քայլ առ քայլ ներդրման ուղեցույցը և առավելագույն օգտագործման փորձերը ACNE‑ին մեծ մասամբ:

1. Ինչու Retrieval‑Augmented Generation-ը փոխում է խաղի կանոնները

Դասական LLM‑ի՝ միայն‑բանառատծակաոճի պարբերումները, հիմնված են միայն նախապատրաստման ժամանակ սովորած ձևաչափների վրա: Դրանք լավ են բանալիության հարցում, բայց բացացած են, երբ պատասխանները պետք է վերաբերվեն կոնկրետ փաստաթղթերին՝ «Մեր տվյալների տարբերակների գաղտնագրումը իրականացվում է AWS KMS‑ով (ARN arn:aws:kms:… )»: RAG‑ը լուծում է սա՝

1. Վերականգնելով առավել համապատասխան փաստաթղթեր վեկտորային մեծից similarity‑search‑ի միջոցով:
2. Բազմաձևելով հրամանը կանչված հատվածներով:
3. Գեներելով պատասխան, որը հղված է վերականգնված փաստաթղթի վրա:

Երբ կիրառվում է համախոսության ոլորտում, RAG-ը ապահովում է, որ յուրաքանչյուր հայտարարություն ապահովված լինի իրական վկայականի կողմից, որ թույլ է տալիս իշխանորեն նվազեցնել հալուսինেশনները և ձեռքով իրականացնել ստուգումը:

2. ACNE-ի հիմնական կառուցվածքը

Ձեր ներկայացնում է Mermaid‑դիագրամ, որը ցուցադրում է հիմնական բաղադրիչները և տվյալների անցումները Անհարմարեցված Համաձայնագրի Նառատծական Գործիչում:

  graph TD
    A["Օգտվողն ներկայացնում է հարցատուի կետ"] --> B["Հարցի կառուցիչ"]
    B --> C["Սեմանտիկ վեկտորային որոնում (FAISS / Milvus)"]
    C --> D["Վերին‑k Վկայականների վերականգնություն"]
    D --> E["Վկայական վստահության գնահատիչ"]
    E --> F["RAG‑հրահանգ կառուցիչ"]
    F --> G["Մեծ Լեզվի Հատուկ (LLM)"]
    G --> H["Նառատծական չուղարկված"]
    H --> I["Վստահության շերտ & Մարդու վերանայման UI"]
    I --> J["Վերջնական պատասխան պահված է Գիտելիքի Բազայում"]
    J --> K["Աուդիտի հետագծում & Տարբերակումը"]
    subgraph Արտաքին Համակարգեր
        L["Պոլիսի պահոց (Git, Confluence)"]
        M["Տիկետային համակարգ (Jira, ServiceNow)"]
        N["Ռեգուլատորների լրատվական API"]
    end
    L --> D
    M --> D
    N --> B

Հիմնական բաղադրիչների բացատրություն

3. Դինամիկ վկայական վստահության գնահատում

ACNE‑ի յուրահատուկ ուժը նրա իրական‑ժամconfidential‑score շերտը է: Ոչ թե պարզապես “վերածված կամ չվերածված” նշան, այլ յուրաքանչյուր վկայություն ստանում է բազմաչափ գերդ՝, որի մեջ ընդգրկված են.

Այս չափանիշները համադրվում են weighted sum‑ով (քաշերը կարգավորվում են համակարգի կողմից). Վերջնական հավատարմության գնահատումը՝ ցուցադրվում է յուրաքանչյուր պատրաստված նախադասության կողքին՝ թույլ տալով վերանայման բեռնման կենտրոնացում:

4. քայլ‑առ‑քայլ ներդրման ուղեցույցը

Քայլ 1. Վկայականների հավաքածուի կազմակերպում

1. Որոշեք տվյալների աղբյուրները – պոլիսի փաստաթղթեր, տիկետային համակարգի գրառումներ, CI/CD‑ի աուդիտների պատուհաններ, երրորդ‑կողմի սերտիֆիկատներ:
2. Նորմալեցեք ձևաչափերը – փոխակերպեք PDF, Word, Markdown ֆայլերը պարզ տեքստի և մետա‑տվյալների (աղբյուր, տարբերակ, ամսաթիվ) ձևաչափի:
3. Ներածեք վեկտորային պահոցում – օգտագործելով sentence‑transformer (օրինակ՝ all‑mpnet‑base‑v2)՝ գեներացրէք embed‑ներ և բեռնեք them bulk‑ով:

Քայլ 2. Ստեղծեք Retrieval ծառայություն

• Տարինքկե՛ք ստորանուրվող վեկտորային տվյալների բազա (FAISS on GPU, Milvus on Kubernetes):
• Օրէք API, որը ընդունում է բնական‑լեզու հարցում և վերադարձնում է top‑k վկայության ID‑ները similarity‑ով:

Քայլ 3. Դիզայնում Confidence Engine

• Ստեղծեք կանոն‑հիմքված բանաձևերը յուրաքանչյուր չափանիշի համար (թարմություն, հեղինակություն, ծածկում, փոփոխական‑ռիսկ):
• Ընտրանքային՝ վերապատրաստեք binary classifier (XGBoost, LightGBM)՝ օգտվելով պատմված վերանայման տվյալներից՝ “պարկում‑պետք է‑մարդին‑հետագիծ” կանխող`:

Քայլ 4. RAG Prompt Template‑ի կազմաձե­վին

[Ռեգուլատորների կոնտեքստ] {framework}:{control_id}
[Վկայական] Score:{confidence_score}
{evidence_snippet}
---
Question: {original_question}
Answer:

• Փորձարկեք, որ հրահանգը լինի 4 k‑տոկենների տակ՝ մոդելի սահմանափակումներին համապատասխանելու համար:

Քայլ 5. Ինտեգրեք LLM‑ը

• Օգտագործեք պրովայդերի chat‑completion endpoint (OpenAI, Anthropic, Azure):
• temperature=0.2՝ deterministic և compliance‑friendly output‑ի համար:
• Streaming‑ը միացրեք UI‑ն ցուցադրելու մասամբ արդյունքներ:

Քայլ 6. Կազմեք Review UI‑ն

• Ցուցեք պատրաստված պատասխանը՝ վստահության ներկված փուլով:
• Ապակպանեք “Approve”, “Edit”, “Reject” կոճակները, որոնք ավտոմատ կերպով թարմացնում են audit‑trail‑ը:

Քայլ 7. Պահպանեք վերջնական պատասխանը

• Պահպանեք պատասխանը, կապված evidence ID‑ները, հավատարմության շերտը և վերանայողի մետա‑տվյալները կապակցված տվյալների բազայում:
• Հրաչափեք immutable log entry (օրինակ՝ Hashgraph կամ IPFS)՝ աուդիտների համար:

Քայլ 8. Կառուցվածքային ուսուցման ցիկլ

• Վերադարձեք վերանայողի փոփոխությունները վստահության մոդելին՝ ապագայում բարելավելու համար:
• Թարմացրեք պարբերաբար վեկտորային ինդեքսը՝ նոր քաղաքականություններ և փաստաթղթեր գրանցելու համար:

5. Интеграционные паттерны с существующими инструментами

Այս մեխանիզմները ապահովում են, որ ACNE-ը լինի առաջին կարգի անդամ կազմակերպության անվտանգության օպերացիոն կենտրոնում (SOC)՝ ոչ թե անբաժակված ենթակազմ:

6. Գործնական օրինակ. 65 %riuw-ով արագացում

Կազմակերպություն՝ CloudPulse, միջին‑չափի SaaS պրովայդեր, որը աշխատում է PCI‑DSS և GDPR-ի հետ:

Ներդրման ենակները

• ACNE‑ը ինտեգրվել է Confluence‑ին (պոլիսի պահոց) և Jira‑ին (այդ աուդիտների տիկետները):
• Համաձայնեցված է հիբրիդ վեկտորային պահոց (FAISS on GPU արագ retrieval, Milvus persistence):
• XGBoost‑confidence model‑ը դարձել է 1,200 վաղին վերանայման արդյունքներից, AUC = 0.92:

Արդյունք՝ ոչ միայն արագացում, այլ նաև չափելի նվազեցումները աուդիտների խնդրումը, ինչը ամփոփում է AI‑սարքված համաձայնագրի արդյունավետությունը:

7. Անվտանգություն, Գաղտնիություն և Կառավարում

1. Տվյալների առանձինացում – բազմապատիկ միջավայրերում պետք է izolyirvats vektor indexes per client՝ խոչընդոտ չտալ համատեղման:
2. Մուտքի վերահսկում – կիրառել RBAC retrieval API‑ի վրա՝ միայն թույլատրվածի պնդում են պահանջի վկայություն:
3. Աուդիտի ծածկագրում – պահեք cryptographic hashes‑երը աղբյուրի փաստաթղթի հետ՝ non‑repudiation‑ի համար:
4. Ռեգուլատորների հետակապ – ավելի բացասել PII‑ն, մինչ indexing‑ը՝ պետք է պտտի անբանային տվյալները:
5. Մոդելի կառավարում – պահված “model card”՝ տարբերակիր տարբերությունը, temperature‑ը և տեսանելի սահմանափակումները, թարմացնել թվանշանները տարեկան:

8. Ապագա կողմնորոշումները

• Ֆեդերատիվ Retrieval – միացնելու on‑premise-ի վեկտորային պահոցները և ամպ‑այսպասված DataStore‑ները՝ պահպանելով տվյալների ինքնիշխանությունը:
• Ինքնակառուցվածքություն Knowledge Graph‑ով – ավտոմատ նոր ռեգուլատորների հայտնաբերումը NLP‑ի միջոցով՝ թարմացնել կապերը controls‑ների և evidence‑ների միջև:
• Explainable Confidence – UI‑ում բացատրող visualization‑ներ, որոնք բաժանում են confidence‑ը իր բաղադրիչների համար:
• Multi‑Modal RAG – ներմուծել screenshots, նկարագրման տրամագրականները, համակարգի լոգերը (CLIP‑embed)՝ պատասխանների հիմանացումը ձևաչափերի հետ:

9. Սկզբնակետի ստուգակետը

• Անհրաժեշտ է քանակական համապարփակ վկայության պնդում և պիտակավորել դրանք:
• Տեղադրեք վեկտորային տվյալների բազա և ներմուծեք նորմալացված փաստաթղթեր:
• Կազմեք վստահության գնահատման սահմանածները (քիմիական ձևաչափ):
• Տեքստը ստեղծեք RAG‑հրահանգը և LLM‑ին միացրեք թեստային ռանցում:
• Կառուցեք գոտու վերանայելի UI (հնարավոր է բաղադրիչը պարզ վեբ‑ֆորմ):
• Կատարեք պիլոտը մեկ հարցատուի վրա և վերանայեք պատասխանները՝ շղթայական բարելավում:

Սկսելով այս ստուգակետը, թիմերը կտեսնեն ուղղակի արտադրական բարձրացում, թե ինչպես ACNE-ը կարող է փոխել համակարգի գիտությունը:

10. Եզրակացություն

Անհարմարեցված Համաձայնագրի Նառատծական Գործիչը ցուցադրում է, որ Retrieval‑Augmented Generation‑ը, երբ միաձուլված է դինամիկ վկայականների վստահության գնահատման հետ, կարող է փոխարկել անվտանգության հարցատուների ավտոմատացումը։ Գեներատորը, հիմնված է իրական, թարմ փաստաթղթեր, իսկ վստահության շերտը նշում է, որտեղ պետք է մեկավորնեն հրավիրում: դրանից եկող են արագ պատասխանի ժամկետները, ձեռքով աշխատանքը նվազում և ամուր համաձայնագրային դիրք:

Եթե ձեր անվտանգության թիմը դեռ օգտագործում է ստորագրման աղյուսակները և էլեկտրոնային աղյուսակները, հիմա է ժամանակը անցկացնել ACNE‑ին — դարձնել ձեր վկայության պահոցը կենդանի, AI‑պաշեցված գիտելիքի բազա, որը խոսում է ռեգուլատորների, աուդիտների և հաճախորդների հետ:

Տեսնել ևս

• Retrieval‑Augmented Generation for Enterprise Knowledge Management (Google AI Blog)