Կազմակերպելի Պրոմպտների Գնահատույց Անհարմարեցված Անվտանգության Հարցաթերթիկների Ավտոմատացման համար

Աշխարհում, որտեղ տասնյակներ নিরাপত্তা հարցաթերթիկներ նստում են SaaS մատակարարի էլ.փոստում ամեն շաբաթ, AI‑նուցված պատասխանում արագությունը և ճշգրտությունը կարող են լինել տարբերությունը՝ հասնելու պայման և կորցնելու ծրագրմա։

Արգելափակված թիմերը այսօր գեներացնում են ախորի պրոմպտներ յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի համար, ներմուծելով քաղաքականության տեքստի հատվածներ, փոփոխելով արտահայտությունները և հուսալով, որ LLM-ը վերադարձնի համապատասխան պատասխան։ Սա ձեռքով «պրոմպտ‑հետ‑պրոմպտ» մոտեցումորոշում չկայունություն, աուդիտի ռիսկ և թաքնված ծախսեր, որոնք աճում են գրաֆիկորեն հետարած հարցաթերթիկների քանակի հետ։

Կազմակերպելի Պրոմպտների Գնահատույցը փոխում է սցենարը։ Փոխարենը, որ նորացվածություն ստեղծենք յուրաքանչյուր հարցի համար, թիմերը ստեղծում, ստուգում, տարբերակե և հրապարակում են վերագնադրվող պրոմպտների բաղադրիչներ, որոնք կարող են հավաքվել ըստ պահանջի։ Գնահատույցը դառնում է միասին գործածող գիտելիքի հիմք, որը միավորում է պրոմպտների ճարտարապետությունը, քոն-որգէ-կոդը և կառավարությունը մեկ որոնելի ինտերֆեյսում՝ արագեցնելով, ավելի վստահելի պատասխաններ while keeping the compliance audit trail intact։

Ինչու Պրոմպտների Գնահատույցը Կարևոր է

Այս թվում, գնահատույցը դառնում է րիտված համապատասխանության գույք—կենդանասեր գրառվածություն, որը զարգանում է կարգավորող փոփոխությունների, ներսին քաղաքականության թարմացումների և LLM‑ների բարելավումների հետ:

Գիական Հիմնավորումներ

1. Պրոմպտը որպես Առաջինակարգ Տարածված

Պրոմպտը պահպանվում է JSON օբյեկտի տեսքով, որը ներառում է՝

• id – գլոբալ յուրահատուկ նույնականացուցիչ։
• title – կարճ, մարդկային կարդացվող անուն (օր., “ISO 27001‑Control‑A.9.2.1 Summary”)։
• version – սեմանտիկ տարբերակ ( 1.0.0 )։
• description – նպատակ, նպատակակետ կարգավորում և օգտագործման նշումներ։
• template – Jinja‑շեշտված տեղադրման պլասհոլդերներ ({{control_id}})։
• metadata – պիտակներ, անհրաժեշտ քաղաքականության աղբյուրներ, ռիսկի մակարդակ և սեփականատեր։

{
  "id": "prompt-iso27001-a9-2-1",
  "title": "ISO 27001 Control A.9.2.1 Summary",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Generates a concise answer for the access control policy described in ISO 27001 A.9.2.1.",
  "template": "Provide a brief description of how {{company}} enforces {{control_id}} according to ISO 27001. Reference policy {{policy_ref}}.",
  "metadata": {
    "tags": ["iso27001", "access‑control", "summary"],
    "risk": "low",
    "owner": "security‑lead"
  }
}

Նշում․ “ISO 27001” ներգրվքը վերաբերում է ամբողջական ստանդարտին – տես ISO 27001 և տեղեկատվական ապահովության հետազոտության շրջանակին՝ ISO/IEC 27001 Information Security Management.

2. Կոմպոզիցիան Պրոմպտների Գրաֆիկներով

Խորը հարցաթերթիկները հաճախ պահանջում են բազում տվյալներ (պոլիցիայի տեքստ, ապստամբների URL‑ներ, ռիսկի միավորներ)։ Միակ բլոկային պրոմպտի փոխարեն մենք նախագծում ենք Օղբագված Անկարը (DAG), որտեղ յուրաքանչյուր նոդը պրոմպտի բաղադրիչն է, իսկ րոպերը սահմանում են տվյալների հոսքը։

  graph TD
    A["Policy Retrieval Prompt"] --> B["Risk Scoring Prompt"]
    B --> C["Evidence Link Generation Prompt"]
    C --> D["Final Answer Assembly Prompt"]

DAG‑ը կատարվում է վերևից ներքև, յուրաքանչյուր նոդ վերադարձնում է JSON տվյալ, որոնք մուտք են հեռաբերակին հաջորդ նոդին. Սա թույլ է տալիս նվազագույն բաղադրիչների (օր., “Fetch policy clause”) բազմակի օգտագործում բազմակի բարձր-դաստի վրա:

3. Տարբերակագրված Պոլիցիայի Սնապատկերներ

Ամեն պրոմպտի կատարում պահում է պոլիցիայի սնապատկեր՝ այն փաստաթղթի տարբերակը, որը օգտագործվել է տվյալ պահին: Սա ապահովում է, որ հետագայում աուդիտիները կարող են համոզվել, որ AI-ի պատասխանը հիմնված էր նույն քաղաքականության վրա, որը գոյություն ունեց պատասխանի գեներացման ժամանակ:

4. Կառավարման Աղյուսակը

• Սպառու – Պրոմպտի հեղինակն ստեղծում է բաղադրիչը անձնական ճառագայթի (branch) մեջ։
• Վերանայում – Համապատասխանության վերանայողը ստուգում է լեզուն, քաղաքականության սինքրոնիզացիան և ռիսկը։
• Թեստ – ինքնակառավարիչ սկրիժը աշխատացնում է օրինակային հարցաթերթիկների գրանցումներ՝ պրոմպտի հետ։
• Հրապարակում – Հաստատված պրոմպտը միացված է հանրային գնահատույցի, նոր տարբերակով։
• Պարտեզ – Դեպի “archive” տեղափոխված պրոմպտները մնացած են անփոփոխ, առիթով պատմական հետևումին:

Կառուցվածքի Նկարագրություն

  flowchart LR
    subgraph UI [User Interface]
        A1[Prompt Library UI] --> A2[Prompt Builder]
        A3[Questionnaire Builder] --> A4[AI Answer Engine]
    end
    subgraph Services
        B1[Prompt Registry Service] --> B2[Versioning & Metadata DB]
        B3[Policy Store] --> B4[Snapshot Service]
        B5[Execution Engine] --> B6[LLM Provider]
    end
    subgraph Auditing
        C1[Execution Log] --> C2[Audit Dashboard]
    end
    UI --> Services
    Services --> Auditing

Կողմնորոշված Հետագործումներ

1. Prompt Library UI ստանում է պրոմպտի մետատվյալները Prompt Registry Service‑ից։
2. Prompt Builder թույլ տալիս հեղինակում կազմել DAG‑երը drag‑and‑drop ինտերֆեյսով, պահպանելով JSON մանիֆեստը։
3. Երբ հարցաթերթիկի կոնտեքստը կատարվում է, AI Answer Engine հարցում է Execution Engine‑ին, որը անցնում է DAG‑ը, վերցնում է պոլիցիայի սնապատկերները Snapshot Service‑ից և կանչում է LLM Provider‑ին յուրաքանչյուր բաղադրիչի համար։
4. Ամեն կատարում գրանցվում է Execution Log, որը ծածկում է պրոմպտի ID‑ները, տարբերակները, պոլիցիայի սնապատկերները և LLM-ի պատասխանը, ուստի Audit Dashboard‑ը ընթերցում է համապատասխանության թիմերի համար:

Կարեւորված Քայլերը

Քայլ 1 – Prompt Registry-ի Սպիտակ

• Օգտագործել հարաբերական տվյալների բազա (PostgreSQL)prompts, versions, tags, audit_log աղյուսակները։
• Բացել RESTful API (/api/prompts, /api/versions) OAuth2‑ի սահմանափակած հասանելիությամբ:

Քայլ 2 – Prompt Composer UI‑ի կառուցում

• Ռեակտ + D3‑ի միջոցով կառուցել DAG‑ների տեսադուքավորում։
• Ապարատաջուր (template editor) տրամադրել Jinja‑ի իրական ժամանակի ստուգում և կապված պոլիցիայի տեղադրման ավտոկոմպլիտ:

Քայլ 3 – Պոլիցիայի Սնապատկերների ինտեգրումը

• Պոլիցիայի փաստաթղթերը պահել տարբերակավորված օբյակների (S3‑ի տարբերակ) մեջ։
• Snapshot Service վերադարձնում է պարունակության hash‑ի և ժամանիշի՝ տվյալ policy_ref‑ի համար կատարում ժամանակում:

Քայլ 4 – Execution Engine-ի ընդլայնում

• Procurize-ի առկա RAG‑ստրակտորինին ընդունել prompt graph manifest։
• Կառավարիչ node executor‑ը պետք է․
  1. Կարգավորի Jinja‑ի ձևաչափը՝ պայմանների համեմատ։
  2. Կանչի LLM‑ը (OpenAI, Anthropic, …)՝ համակարգի պրոմպտում պոլիցիայի սնապատկերը ներառված:
  3. Վերադարձնի JSON‑ը՝ հաջորդ նոդի համար:

Քայլ 5 – Կառավարության ավտոմատացում

• CI/CD (GitHub Actions)՝ գործարկի linting‑ը, մեկ‑փակ փորձերը DAG‑ի համար, համապատասխանության ստուգումները (ոչ թույլատրելի արտահայտություններ, տվյալների գաղտնիության սահմանափակումներ)։
• Թվարկել միակ ընդունված վերանայում՝ պահանջող մեկ կազմակերպիչի համաձայնություն, նախքան համադրման public ճյուղի:

Քայլ 6 – Աւելի համար որոնում

• Elasticsearch‑ում ինդեքսավորել պրոմպտի մետատվյալները և կատարումների լոգերը։
• Որոնման UI‑ը պետք է թույլատրի ֆիլտրացնել պոլիցիաներ՝ (iso27001, soc2), ռիսկի մակարդակ, կամ սեփականատեր:
• “view history” կոճակը պետք է ցույց տա ամբողջ տարբերակների գծի և պոլիցիայի սնապատկերները:

Դարձված Գործառույթների Երդ

Պիլոտը,ված Procurize-ի բետա-պարագաներից, ցույց կտա, որ գնահատույցը ոչ միայն նվազեցնում է գործողական ծախսերը, այլև անվտանգության համապատասխանության տեղադրեամբ: Ժամանակից հետո յուրաքանչյուր պատասխան գոյություն ունի որոշակի պրոմպտի տարբերակով և պոլիցիայի սնապատկերի հետ, իսկ աուդիտերը կարող են պահանջի այդ պատմությունը վերականգնել:

Լրատվական Լրակործողություններ և Անարդյունք

Լրատվական քայլեր

1. Սկսեք փոքրից – Հրապարակեք պրոմպտները հաճախակի օգտագործվող վերահսկողություններում (օր., “Data Retention”, “Encryption at Rest”) և ընդլայնեք պոլիցիաները՝ նիշքային ռեգուլյացիոններին։
2. Պիտակավորեք ակտիվ կերպով – Օգտագործեք մանրակրկիտ պիտակներ (region:EU, framework:PCI-DSS) որոնման բարելավման համար։
3. Անկյունանկիր նոր տեղեկություն – Սահմանեք խիստ JSON սխեմա յուրաքանչյուր նոդի ելքի համար՝ կանխելու downstream սխալները։
4. Հետևեք LLM-ի փոփոխություններին – Գրանցեք օգտագործված մոդելների տարբերակը, և պարբերական կերպով վերագնատեք, երբ փոփոխվում են LLM-ի պլատֆորմները:

Անարդյունքի Պարզություններ

• Արագացման վերածկություն – բարդ DAG‑ները պարզ հարցերի համար ավելացնում են անպետք շերեփ:րաստված գրաֆիկները պահեք պլատֆորմը իսհոտ։
• Մարդու վերանայումից հեռացում – ամբողջական ավտոմատացում առանց վերջին հաստատումից, կարող է հանգեցնել կարգավորման չհամապատասխանության: պրոմպտների գնահատույցը պետք է լինի սিদ্ধագրված որոշում‑ն աջակցող գործիք, ոչ՝ փոխարինողը։
• Պոլիցիայի տարբերակների խառնաշափում – եթե պոլիցիայի փաստաթղթեր չեն տարբերակավորվում, սնապատկերները անկապ են: պարտադիր դարձրեք պոլիցիայի տարբերակավորման աշխատանքը:

Հաջորդ Բացառություններ

1. Ձերբեռնաթյուրի գնահատույց – Թույլ տալ երրորդ կողմի մատակարարներին հրապարակել ստուգված պրոմպտների փաթեթներ niche‑քաղաքականների (FedRAMP, HITRUST) համար, մոնետիզացիա իրականացված կերպով։
2. AI‑ն աջակցող պրոմպտների գեներացում – օգտագործել մետա‑LLM‑ը՝ առաջարկելու սկզբնական պրոմպտներ բնական լեզվի նկարագրությունից, հետո ուղիղ ճանապարհների միջոցով:
3. Դինամիկ ռիսկ‑հաջորդականություն – միացնել գնահատույցը ռիսկի շարժիչի հետ, որպեսզի բարձր‑դիպված հարցերը ընտրի ավելի ջիր‑համակարգված պրոմպտներ։
4. Ձեռնարկային հնչումային զիջում – իրականացնել որոշման գրանցված գրանցում (blockchain)՝ գնահատվող այլընտրանքներ՝ բաժինների միջև փոխանակում՝ պահպանելով բնութագրերը:

Հեռու սկսելու Նկարագրություն

1. Ակտիվացրեք Գնահատույցի կարգավորումն ձեր Procurize-ի ադմինիստրատորների կառավարմամբ։
2. Ստեղծեք ձեր առաջին պրոմպտը՝ “SOC 2 CC5.1 Data Backup Summary”: Commit‑ը draft ճառագայթի մեջ։
3. Հրավիրեք համապատասխանության վերանայողին վերանայելու և հաստատելու պրոմպտը։
4. Կցեք պրոմպտը հարցաթերթիկի տարրին drag‑and‑drop կառուցիչի միջոցով։
5. Մի փորձարկեք, համոզվեք, որ պատասխանը ճիշտ է, և հրապարակեք:

Մի քանի շաբաթների ընթացքում այն նույն հարցաթերթիկը, որը նախկինում ժանգում էր ժամեր, հիմա պատասխանվում է րոպեների ընթացքում—համապատասխանության լիարժեք հաշվառման հետ:

Եզրակացություն

Կազմակերպելի Պրոմպտների Գնահատույցը փոփոխում է պրոմպտների ճարտարապետությունը՝ ամուր, ինքնակառավարու, օգտակար գրադարանով: Փոխվի՝

• Արագություն – Պրոմպտների կառուցվող բաղադրիչներից շտապ հայտում պատասխանները:
• Կենսականություն – Միակ լեզու, միակ արտահայտություն բոլոր պատասխանում:
• Կառավարում – Անփակվելի հասցեագրեր, որոնք կապում են պատասխանները պոլիցիայի կարգավորված տարբերակների հետ:
• Զբաղշնակություն – Հնարավոր է կառավարել մեծ քանակի հիմնված հարցաթերթիկների առանց ղեկավարի գումարների բարձրացման:

AI‑ավելեցված համաձայնության այս դարացակում, գնահատույցը այն բացակայող հղումը է, որը թույլ կտա SaaS մատակարարներին պահել կարգավորման պահանջների հետ խաղաղ պայքարել, միաժամանակ ապահովելով հաճախորդներին վստահելի, ավտոմատացված փորձում:

Դիտարկել նաեւ

• https://www.procurize.com/blog/zero-touch-evidence-generation-with-generative-ai
• https://cloud.google.com/architecture/knowledge-graph-architecture
• https://www.nist.gov/publications/framework-improving-accuracy-llm-based-compliance-tools
• https://moritzschwizer.medium.com/prompt-engineering-best-practices-2025-6e5b2a1d9c4f