AI‑ն աջակցող Retrieval‑Augmented Generation իրական‑ժամանակի ապացույցների հավաքման համար անվտանգության հարցաթերթերում

Անվտանգության հարցաթերթերը, վերաբերմունքային ռիսկերի գնահատումները և համաձայնության աուդիտները դարձան ֆիքսված արգելք SaaS ընկերությունների համար: Ձեռքով փնտրելով քաղաքականություններ, աուդիտային հաշվետվություններ և կարգավորիչի սնպշոտներ ոչ միայն հանձնում է ինժեներների ժամանակը, այլ նաև ներածում է անկամպակտ և միանգամաբար տարբերակված պատասխանների ռիսկը:

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) առաջարկում է նոր մոդել՝՝ պակասեցնելով ստատիկ Լայն Լեզվային Մոդել (LLM)‑ի վրա հիմնված մոտեցումը, RAG հանի ամենակողմնորոշված փաստաթղթեր հարցի ժամը և ընձեռնում է դրանք մոդելին՝ համատեղման համար: Արդյունքը նախնական‑ժամանակի, ապացույցներով հաստատված պատասխան է, որը հնարավոր է հետվերադարձնել սկզբնաղբյուրը, բավարարելով ինչպես արագության, այնպես էլ աուդիտավորման պահանջները:

Այս հոդվածում մենք կորտաբանենք.

• RAG-ի հիմնական կառուցվածքի առանձնահատկությունները՝ ինչու են այն հարցաթերթերի աշխատանքը:
• Ինչպե՞ս Procurize‑ը կարող է ներդնել RAG շղիթ առանց գործողությունների խլի:
• Կարողինն ուղղված քայլ առ քայլ իրականացման ուղեցույց, տվյալների ներմուծումից մինչև պատասխանի վերլուծություն:
• Անվտանգության, գիրքի ու համաձայնությանյան խնդիրների քննարկում:
• ROI-ի չափելի արդյունքներն ու ապագա ընդլայնումները, ինչպիսիք են շարունակականըսությունը և դինամիկ ռիսկի գնահատումը:

1. Ինչու՞ դասական LLM-ները չեն համապատասխանում անվտանգության հարցաթերթերին

Այս բացատումները փոխում են թիմերը հետադարձը‑պատճենացնելը, որպեսզի կիրառվեն AI‑ին հույսի պոտենցիալը.

2. Retrieval‑Augmented Generation – Հիմնական գաղափարներ

RAG‑ը բաղկացած է երեք շարժվող մասից.

1. Retriever – Վեկտորական ինդեքս, որը արագ է տալիս ամենակողմնորոշված փաստաթղթեր հարցի համար:
2. Generative Model – LLM, որը ընդունում է ստացված հատվածները և սկզբնական հարցը՝ ինչպիսին է համատեղ պատասխանը:
3. Fusion Layer – Պայմանաբանական լոաջիկ, որը ստեղում է քանի հատված են փոխանցվում, դրանց կազմվածքը և ոգեշնչման քաշը ստեղծման գործունեության դեպքում:

2.1 Վեկտորական պահեստներ ապացույցների որոնման համար

Ապացույցների (պոլիսիներ, աուդիտային հաշվետվություններ, կարգավորիչի սնպշոտ) ներդրումը denser‑vector‑ն գծում է սեմանտիկման համեմատության որոնում: Ընդհանուր բացարձակ առաջարկաներ.

• FAISS – արագ, GPU‑ակտիվ, իդեալ բարձր‑տարածքի համար:
• Milvus – ամպի‑հարմար, գործընչոտ ինդեքսում (սկալար + վեկտոր):
• Pinecone – կառավարում ծառայություն, կառուցված ապահովագրական վերահսկողությամբ:

2.2 Prompt Engineering RAG-ի համար

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.

Prompt‑ը կարող է լինի Procurize-ում տեմպլեյտ, որպեսզի ամեն հարցի տարրը ինքնաբար ստանա հավելված ապացույցները.

3. RAG-ի ներդրում Procurize հարթակում

  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

Կենսաբանական ինտեգրացիայի կետերը

• Զգալիք – երբ օգտատերը բացում է չպատասխանված հարցը, Procurize‑ը ուղարկում է հարցը RAG‑ի microservice‑ին:
• Բովանդակության համալրություն – Retriever‑ը վան֊կում է մինչև k (սովորաբար 3‑5) առավել կարևոր ապացույցների հատվածները, որոնց համար կունենան հաստատուն նույնացուցիչ (օրինակ՝ policy:ISO27001:5.2).
• Պատասխանի սևագիծ – LLM‑ը ստեղծում է սևագրի պատուհան՝ ընդգրկելով inline‑ծղքերը, օրինակ [policy:ISO27001:5.2].
• Մարդկային‑սարք – Review UI‑ն ընդգծում է ծղքերը, թույլ է տալիս խմբագրել, հաստատել կամ չհամաձայնվել: Հաստատված պատասխանները պահվում են provenance‑ metadata‑ով:

4. Քաղցր քայլ առ քայլ իրականացում ուղեցույց

4.1 Պատրաստեք ձեր ապացույցների քորուս

4.2 Build the Vector Index

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')

Պահպանեք վեկտորների ID‑ն → փաստաթղթի metadata‑ի միավորում, որպեսզի որքան արագ կարողանաք գտնել աղբյուրը:

4.3 Deploy the RAG Service

• FastAPI – HTTP endpoint‑ների համար՝ Procurize‑ի հետ:
• FAISS – ին‑պրոցես վեկտորային որոնում (կամ gRPC‑ով դուրս):
• OpenAI / Anthropic LLM – գեներացիայի endpoint (կամ ինքնակառավարում LLaMA):
• Redis – քեշում անհրաժեշտը՝ ուղղակի պատասխանների ժամանակը նվազեցնելու համար:

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 Hook Into Procurize UI

• «Generate with AI» կոճակ** – տեղադրվող յուրաքանչյուր հարցի դաշտի հայտարարության կողում:
• Ցուցադրվում է.loader spinners, մինչ RAG‑ը արձագանքում է:
• Սևագրի պատուհանը լրացված է draft‑ով, citation‑ները ձևավորելով badge‑ներ: Սեղմելով՝ բացվում է աղբյուրի դիտակետը:

4.5 Verification & Continuous Learning

• Մարդկային Ուղղորդություն – ամեն AI‑ստեղծված պատասխանը պետք է հաստատվի հաշվետուի ոգեշնչվածը:
• Feedback Loop – ձայնագրել հաստատման/չհաստատման ազդանշանները և պահել “review outcomes” աղյուսակում:
• Fine‑tuning – պարբերաբար ֆայն‑տյունը LLM‑ին՝ հետին պրոցեսների վրա, նվազեցնելով hallucination-ի ռիսկը:

5. Անվտանգություն և գաղտնիություն

6. Ասպագրի ազդեցություն

Այս թվերը ցույց են տալիս, թե ինչպես RAG-ը ոչ միայն արագացնում է գործընթացը, այլև բարձրացնում է պատասխանների որակը՝ նվազեցնելով աուդիտային ետընկերությունը:

7. Ապագա ընդլայնումներ

1. Դինամիկ ռիսկի գնահատում – միացրեք RAG‑ը ռիսկի մեքենա, որը կարգավորում է պատասխանի վստահությունը՝ հիմնված evidence‑ի տարիքի:
2. Բարդ-մոդալ որոնում – ներառեք screenshots, կարգավորումի ֆայլերը, Terraform state‑ը, որպես հետին արդյունք:
3. Մուլտինշատական գիտելիքների գրաֆ – կապեք ապացույցները ենթակառուցվածքներով, ապահովելով գլոբալ քաղաքականության համատունկը:
4. Իրական‑ժամանակի քաղաքականության փոփոխությունների ահազանգեր – երբ աղբյուրի փաստաթուղթը փոխվում է, ավտոմատ կերպով նշեք այն, որ հզորացված հարցի պատասխանները պետք է վերանայվեն:

8. Սկսելե՛ք ստուգագլուխ

• Կազմավորեք բոլոր համաձայնության փաստաթղթերը մեկակողմանի, տարբերակագրված պահեստում:
• Ընտրեք վեկտորակ պահեստ (FAISS, Milvus, Pinecone) և արտադրեք եմբեդինգներ:
• Դաշնամուր ներդրեք RAG microservice‑ին ձեր ներքին ցանցի հետ:
• Ընդլայնեք Procurize UI‑ն՝ “Generate with AI” կոճակ և citation rendering‑ով:
• Կատարեք մի կառավարիչ քաղաքականություն մարդուղարկել‑համալրել և արձագանքների հավաքագրու համար:
• Փորձարկեք փոքր ռիսկի հարցաթերթերի վրա, և հիմնված ռումանը կրկնակի վերանայեք:

Հետևելով այս պատուհաններին, ձեր կազմակերպությունը կարող է փոխարինել հատված, ձեռամբ ձեռնարկող հարցաթերթի գործընթացը ակտիվ, AI‑բարձրացված համակարգով, որը բանաղում է արժանապատիվ ապացույցները մեկ մկնիկի վրա սեղմելով:

Տես նաև

• 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