sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - "AI"
  - "Compliance Automation"
  - "Vendor Risk Management"
tags:
  - "adaptive evidence summarization"
  - "real‑time questionnaire"
  - "knowledge graph"
  - "LLM orchestration"
type: article
title: Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգ իրական‑ժամանակում վաճառքի հարցաթերթիկների համար
description: Իմանալ, ինչպես AI‑ով հիմնված ինտուիտիվ ապացույցի համառոտիչը կարող է նվազեցնել հարցաթերթիկների արձագանքի ժամանակը՝ պահպանելով աուդիտացման հնարավորություն։
breadcrumb: Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտում
index_title: Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգ
last_updated: հինգշաբթի, 30 অক্টো. 2025
article_date: 2025.10.30
brief: Այս հոդվածը ներկայացնում է Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգը՝ նորարար AI բաղադրիչ, որը ավտոմատ կերպով համառոտում, վավերացնում և կցում է համապատասխանության ապացույցները անվտանգության հարցաթերթիկների պատասխանների հետ իրական‑Ժամանակում։ Երկար Retrieval‑Augmented Generation, դինամիկ գիտելիքի գրաֆներ և կոնտեքստային-հարգված հարցադրման կապակցությամբ, համակարգը օգնում է նվազեցնել արձագանքի լատենտությունը, բարելավել պատասխանի ճշտությունը և ստեղծել ամբողջովին աուդիտելի ապացույցների հետք վաճառքի ռիսկի թիմերի համար։

Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգ իրական‑ժամանակում վաճառքի հարցաթերթիկների համար

Ընկերությունները այսօր կենտրոնանում են տասնյակ անվտանգության հարցաթերթիկների վրա ամեն շաբաթ—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 և այլ ոլորտ‑սպեֆիկակացված քվեատերում։ Դիմակները սովորաբար կպատճենեն պատասխաները վեբ ձևում, կընդունեն PDF‑ները և ապա փորձեն ժամերով համոզվել, որ ամեն ապացույցի հատվածը համապատասխան է նշված հսկման։ Ձեռքագործված աշխատանքի պատճառով առաջանում են խառնագույրներ, հաճախականական անհամապատասխանություններ և գործակազմի ծախսերը աճում են։

Procurize AI‑ն արդեն լուծել է բազմաթիվ բուժիչ կետեր՝ արքայական օրստրացիայով, համագործակցական մեկնաբանություններով և AI‑ով գեներացված պատասխանների նմուշներով։ Հաջորդ հաղթանակի փուլը ապացույցների մշակումը է՝ ինչպե՞ս ներկայացնել ճիշտ փաստաթուղթը (նորմ, աուդիտ մասնորոշում, կազմաձիգի սկիւր). ճիշտ ձևաչափով, իսկ միաժամանակ ապահովելով, որ ապացույցը նոր, համապատասխան և աուդիտելի է:

Այս հոդվածում մենք բացահայտում ենք Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգը (AESE)՝ ինքնաւրինակ AI ծառայություն, որի նպատակն են.

1. Նկարագրել օպտիմալ ապացույցի հատվածը յուրաքանչյուր հարցի համար իրական‑ժամանակում:
2. Համառոտել հատվածը խիստ, կարգավորված վերլուծիրում:
3. Կցել համառոտումը աղբյուրային փաստաթղթի տարբերակ‑կառավարվող գիտելիքի գրափում:
4. Վավերացնել արդյունքը համապատասխանության քաղաքականություններով և արտաքին նորմերով RAG‑բարձրացված LLM‑ների միջոցով:

Արդյունքում ստացվում է մեկսեղանի‑պակաս համապատասխանող պատասխան, որը կարող է ստուգվել, հաստատվել կամ վերանայել մարդը, իսկ համակարգը գրանցում է թռիչքը‑ոչ‑փոփոխելի էքսպերվանսի հետք:

Ինչու ավանդական ապացուցի կառավարմամբը չի բավարարում

Այս բացերը բերող 30‑50 % երկար արձագքի ժամանակ և բարձր ռիսկի հնարավորությունի անհամապատասխանություն։ AESE‑ն լուծում է դրանք միակ, համերաշխ ափսար:

AESE-ի հիմնական ճարտարագիտություն

Հարկավոր է երեք խիստ միացված շերտներից բաղկացած համակարգը.

1. Սեմանտիկ որոնման շերտ – Օգտագործում է հիբրիդ RAG ինդեքս (դենց վեկտորներ + BM25)՝ առաջարկելով բավարար ապացույցների հատվածներ:
2. Ինտուիտիվ համառոտման շերտ – Բարձրակոր LLM՝ նախապատրաստված հարցաթերթիկի կոնտեքստի (ակնարկ, կարգավորիչ, վտանգի დონք) համար:
3. Provenance Graph շերտ – Սեփական գրաֆ, որը պահում է ապացույցի գագաթներ, պատասխանի գագաթներ և «derived‑from» կապերը, լրացված տարբերակների և կրիպտո‑հաշողների հետ:

Բոլոր գագաթների պիտակները դրված են երկուակերտներում, ըստ Mermaid-ի պահանջների

  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

Փակ‑կատարման քայլառիթ

1. Նպատակակների արտահանում

Ընտրող օգտագործողը բացում է հարցի դաշտը, UI‑ն ուղարկում է անմիջական տեքստը թեթև intent մոդելին: Այդ մոդելը դասի էքսպորտում ապացույցների կատեգորիաներ (նորմ, աուդիտ հաշվետվություն, կազմաձիգ, լոգի հատված, երրորդ‑խորհրդակցություն) Զարգացնել:

2. Սեմանտիկ որոնում

Կարգավորված նպատակակները կատարում են հարցում հիբրիդ RAG‑ին.

• Դենս վեկտորները գեներացվում են կազմակերպության համապատասխանություն‑կորժերի վրա ֆայն‑քու տված ինքեվեռ:
• BM25 ապահովում է բառատված համընկնումը կարգավորիչների յոկղերի համար (օրինակ՝ «ISO 27001 A.12.1»):

Արդյունքում վերադարձրվում են Top‑K (արտադրյալ = 5) հատվածներ, որոնք ներկայացված են JSON մետա‑տվյալներով.

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

3. Ինտուիտիվ հարցագրիչ

Առանցված են՝

• սկզբնական հարցի տեքստը;
• ընտրված ապացույցի հատվածները (քցակված պնդումի տեսքով);
• կարգավորիչների տրամոսքի ուղեցույցները (օրինակ՝ «օգտագործեք պասիվ ձայնը, հղեք կլաուզների համար»):

Պրոմպթի օրինակ.

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‑համառոտիչ

Դոմեյնիա‑սահմանված LLM (օրինակ՝ 13B մոդել, ֆայն‑քու 10 k պատմական հարց‑ապացույց զույգերի վրա) մշակում է պրոմպտը:

Ձևաչափի արդյունքը:

• Մեջբերումներ աղբյուրի ճշգրտություն (օրինակ, “see Access Control Policy §4.2”)
• Լեզվի համընկնում նախորդ հաստատված պատասխանների (few‑shot օրինակների) հետ

“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. Provenance Graph թարմացում

Պատասխանի գագաթը ստեղծվում է գրաֆում՝ հատկություններով.

• answer_id, question_id, generated_at, model_version
• DERIVED_FROM կապերը՝ յուրաքանչյուր աղբյուրի ապացույցի գագաթի հետ

Յուրաքանչյուր կապում պահված են աղբյուրի hash‑ները՝ պաշտպանելով անբոցունակությունը: Գրաֆը գտնվում է Merkle‑tree‑բեկված տվյալների շղթայում, ապահովելով թափանցիկություն և կրիպտո‑հաստատում:

6. Պատասխանի հրապարակում և մարդու վերանայում

Գեներացված պատասխանն ընդգրկված է UI‑ում՝ “Evidence View” կոճակով:

Կտցնել → բացատրում են կապված հատվածները, տարբերակները և թվային ստորագրությունը:

Վերանայիչները կարող են:

• Հաստատել (ստեղծում է անփոփոխ աուդիտային գրառում)
• Փոփոխել (ստեղծում է նոր տարբերակ պատասխանի գագաթի)
• Մերժել (կողք է տալիս RLHF շղթային)

Բնութագրիչը RLHF‑ից (Human Feedback) 

AESE‑ն օգտագործում է պարզ RLHF շրջան:

1. Գրանցում են վերանայողների գործողությունները (հաստատում/փոփոխում/մերժում) և ժամանակները:
2. Փոխանցում են խմբագրությունները երկուակողմանի կարգավիճակների տվյալների (ստորին vs խմբագրված) հետ:
3. պարբերաբար ֆայն‑քու LLM‑ը այդ նախապայմանների վրա՝ Proximal Policy Optimization (PPO) ալգորիթմով:

Ժամանակի ընթացքում մոդելը ներքինում վերցնում է կազմակերպության հատկություն‑որոշված արտահայտումները, նվազեցնելով ձեռնարկումների անհրաժեշտությունը 70 %:

Անվտանգություն և համահունչության երաշխիքներ

Տվյալների արտադրանքների չափավոր վերլուծություն

Այս թվերը ստացվել են վեցնամյակային պիլոտից, որտեղ միջավայրային SaaS‑ը 1,200 հարցաթերթիկի կետերում ապահովեց վտանգի միջնորդամիջոցները:

Procurize պլատֆորմում ինտեգրացիա

AESE-ն ներկայացված է միկրո‑սերվիս՝ RESTful API‑ով.

• POST /summarize – ստանում է question_id և նկարագրություն (պարբերություն):
• GET /graph/{answer_id} – դուրս է բերում provenance տվյալները JSON‑LD ձևաչափով:
• WEBHOOK /feedback – ընդունում է վերանայողների գործողությունները RLHF համար:

Սպասում է կամյա ինտեգրացիա ցանկացած առկա աշխատանքային հոսքի մեջ՝ հատուկ տիկսների համակարգ, CI/CD եթե համապատասխանության ստուգումների համար, կամ Procurize UI‑ի JavaScript SDK‑ի միջոցով:

Հաջորդ քայլերը

1. Մուլտիմիդիա ապացույցներ – Ներառել էկրանի նկարագրություններ, կառուցվածքային ծառի և կոդի կտորներ՝ տեսողական‑բարձր LLM‑ների միջոցով:
2. Միջասարքամիջոցների գիտելիքի գրաֆի ֆեդերացիա – Անխուսափելի համատեղ աշխատանքի համար, իսկ դրա գաղտնիության պահպանումն է:
3. Zero‑Trust հասանելիություն – Գրաֆի հարցումների համար հատկագիր‑բարդ սրանք, միայն օրենք‑հաստատված խմբերը կարող են դիտնել սենսիվ հատվածները:
4. Կարգավորիչների կանխատեսման շարժիչ – Միացում AESE‑ին՝ կանխատեսելով շարունակելի ռեգուլյատորների պահանջները և կանխատեսելով ապացույցների բացերը:

Եզ մատ

Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգը փոխում է “գտնել‑և‑կցել” բարդ քայլերը միակ, AI‑ադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադ…** (սահմանափակված գրառում).

• Արագություն – իրական‑Ժամանակում պատասխաններ առանց խորքային նյութերի կորուստների:
• Ճշտություն – Կոնտեքստուալ համառոտում, համապատասխանող հնարավոր կարգավորիչների լեզուն:
• Աուդիտնուչ – Անփոփոխ provenance‑ը յուրաքանչյուր պատասխանի համար:

Թողարկելով Retrieval‑Augmented Generation, դինամիկ հարցագրիչներ և տարբերակ‑կառավարվող գիտելիքի գրաֆ, AESE‑ը բարձրացնում է համապատասխանության ավտոմատացումը: Ընդունող ընկերությունները կտեսնեն արագացված գործակազմ, նվազեցված աուդիտային ռիսք և քննադատական շուկայի մրցույթում երկրոցածը: