Պարունակական ապացուցների Համաձայնում AI‑ի հետ իրական‑ժամանակի վաճառողների հարցաշարերի համար

Անվտանգության և შესაბამისության հարցաշարերը SaaS‑ի վաճառքի շրջանում խաչմերուկ են դառնում։
Վաճառողները պետք է պատասխանեն տասնաշարերից ավելի մանրամասն հարցերին, որոնք ընդգրկում են SOC 2, ISO 27001, GDPR և ոլորտային կոնկրետ հսկողություններ, և պետք է այսպես դա անել ժամերի ընթացքում, ոչ թե օրերի մեջ։ Ավանդական ավտոմատացման լուծումները սովորաբար ընտրում են ստատիկ հատվածներ փաստաթղթի պահուստից, և թիմերը պետք է ձեռքով «կողք‑կողքն» միակիցեն դրանք, հաստատեն իրենց պահպանողականությունը և ավելացնեն բացակայումող համատեքստը։ Ավարտում հաճախ խնդիրն է թռիչքոտ գործընթաց, որը դեռrequires մեծ մարդու ջանք և սխալների ռիսկը շատ բարձր է։

Պարունակական ապացուցների Համաձայնում (CES) ـը AI‑ի կողմից सञ्चվող աշխատանքային գործընթաց է, որը գերազանցում է պարզ վերականգնումը։ Այն ոչ միայն վերցնում մեկ պարբերություն, այլ գրի հարցի նպատակն, հավասարապատրաստում հարաբերելի ապացույցների հավաքություն, ավելացնում դինամիկ համատեքստ, և ստանում միակ, աուդիտելի պատասխանը։ Հիմնական բաղադրիչներն են.

1. Միավորված ապացույցների գիտության գրաֆ – գագաթները ներկայացնում են քաղաքականություններ, աուդիտակի ընթերցումներ, երրորդ‑կողմի վավերացումները և արտաքին ծրագրային խախտման տեղեկություններ՝ edges‑ները՝ «ծածկում», «արդյունքում» կամ «ավարտվում է»-հարաբերություններ։
2. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) – մեծ լեզվի մոդել (LLM)՝ արագ վեկտորների պահոցի հետ համալրված՝ ցուցնելու գրաֆը ամենապատասխանող ապացույցների գագաթների համար։
3. Պարունակական տրամաբանական շարջ – թեթև կարգի կանոնների շարժիչ, որը ավելացնում է համապատասխանության‑ընկած տրամաբանություն (օրինակ, «եթե մի վերահսկողություն նշված է ‘ընթացիկ’ ավելացնել վերականգման ժամացույցը»):
4. Ադիտաթղթի կառուցիչ – յուրաքանչյուր գեներացված պատասխան ինքնաբերաբար կապվում է ներքևի գրաֆի գագաթների, ժամանականիշների և տարբերակների հետ, ստեղծելով խախտման‑հայտնագրման ապացույցների շղթա:

Արդյունքում ստանում ենք իրական‑ժամանակի, AI‑ով կազմված պատասխան, որը կարելի է վերանայվել, մեկնաբանվել կամ անմիջապես հրապարակել վաճառողների պորտալում։ Ստորև ներկայացվում է ճակատագրության, տվյալների հոսում և պրակտիկ գործողությունների քայլերը՝ այն թիմերի համար, որոնք ցանկանում են ներդնել CES‑ը իրենց համապատասխանության համակարգում։

1. Ինչու են ավանդական retrieval‑ները անբավարար

2. CES‑ի հիմնական բաղադրիչները

2.1 ապացուցների գիտության գրաֆ

Գրաֆը մեկակողմանի ճշմարտականության աղբյուրն է։ Յուրաքանչյուր գագաթ պահում է.

• Բովանդակություն – չկազմված տեքստ կամ կառուցված տվյալներ (JSON, CSV):
• Մետատվյալներ – աղբյուրի համակարգ, ստեղծման ամսաթիվ, համապատասխանության շրջանակ, ժամկետի ժամկետ:
• Hash – կրիպտոգրաֆիկ մատնանիշ՝ խախտման հայտնաբերման համար:

Edges‑ները կապում են տրամաբանական հարաբերություններ.

  graph TD
    "Քաղաքականություն՝ Մատչելիության Այլք" -->|"ծածկում"| "Հսկողություն՝ AC‑1"
    "Աուդիտային հաշվետվություն՝ Q3‑2024" -->|"ապացույցի համար"| "Հսկողություն՝ AC‑1"
    "Երրորդ‑կողմի վավերագիր" -->|"աստիճանավորում"| "Քաղաքականություն՝ Տվյալների Պահպամարք"
    "Ծխահոտների տեղեկատվություն" -->|"ազդում է"| "Հսկողություն՝ Իրադարձության Պատասխան"

Նշում. Բոլոր գագաթների անվանումները çiftug quotes‑ով է ընդգրկված՝ Mermaid‑ի կոդի համաձայն, առանց escape‑ների:

2.2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Երբ հարցաշար עולה, համակարգը կատարում է.

1. Նպատակագծի դուրսբերման – LLM-ը վերլուծում է հարցը և ստեղծում է կառուցված ներկայացում (օրինակ, {framework: "SOC2", control: "CC6.1", domain: "Security Incident Management"}):
2. Վեկտորների որոնում – ներգրավված նշանակությունը ներդրվում է և օգտագործվում է՝ գրաֆից համապատասխանող հագեցած գագաթների վեկտորների top‑k մղիչը (FAISS կամ Elastic Vector):
3. Շարունակված Prompt – LLM‑ը ստանում է վերադրված ապացույցների հատվածները և հրահանգ, որը պահանջում է համաձայնել համարձակ պատասխան, պահպանելով մեջբերումները:

2.3 պարունակական տրամաբանական շարջ

Կանոնների շարժիչը տեղադրվում է retrieval‑ի և գեներացման միջև.

Շարժիչը նաև կարելի է կիրառել՝

• Ժամկետների ստուգում – դուրսբերումները, որոնք ժամկետի էլի չեն․ չեն ընդունվում:
• Կոնտրոլների փոխհամընկնում – ակնկալի Եթե պատասխանը պետք է բավարարի մի քանի շրջանակները միաժամանակ:
• Մուտքագրերի ծածկուություն – զգայուն դաշտերը LLM‑ին ուղարկելուց առաջ կցուում են ծածկված:

2.4 աուդիտաթղթի կառուցիչ

Յուրաքանչյուր պատասխան փաթեթավորված է COMPOSITE OBJECT-ում.

{
  "answer_id": "ans-2025-10-22-001",
  "question_id": "q-12345",
  "generated_text": "...",
  "evidence_refs": [
    {"node_id": "policy-AC-1", "hash": "a5f3c6"},
    {"node_id": "audit-2024-Q3", "hash": "d9e2b8"}
  ],
  "timestamp": "2025-10-22T14:32:10Z",
  "llm_version": "gpt‑4‑turbo‑2024‑09‑12"
}

Այս JSON‑ը հնարավոր է պահել անդուրձ ձեռնարկում (WORM) և ավելի քան ցույց տալ համապատասխանության վահանակում, ցուցադրելով ձգված կերպով թե որ ապացույցը ո՞ր պնդմանը աջակցում է։

3. Ամբողջական տվյալների հոսք

  sequenceDiagram
    participant User as Անվտանգության վերլուծիչ
    participant UI as Procurize Դաշբોર્ડ
    participant CES as Պարունակական Ապացույցների Համադրիչ
    participant KG as Գիտության Գրաֆ
    participant LLM as Retrieval‑Augmented LLM
    participant Log as Ադիտաթղթի պահոց

    User->>UI: Բեռնում նոր հարցաշար (PDF/JSON)
    UI->>CES: Բաժանում հարցերը, ստեղծում Նպատի օբյեկտներ
    CES->>KG: Վեկտորների որոնում յուրաքանչյուր Նպատի համար
    KG-->>CES: Վերադարձնում՝ top‑k ապացույցների գագաթներ
    CES->>LLM: Prompt‑ը՝ ապերթված ապացույցներով և համաձայնման կանոններով
    LLM-->>CES: Գեներացված պատասխանը
    CES->>Log: Պահպանում պատասխանը հետ աուդիտելի հղումներով
    Log-->>UI: Ցուցադրում պատասխան՝ հետազոտելի հղվածքին
    User->>UI: Վերանայում, մեկնաբանություն, հաստատում
    UI->>CES: Հաստատված պատասխանը ուղարկում վաճառողների պորտալին

Սկեմը ցույց է տալիս, որ մարդկին վերանայում դեռ կարևոր է։ Վերլուծիչները կարող են ավելացնել մեկնաբանություններ կամ փոխել AI‑ի գեներացված տեքստը, պահպանելով արագությունը և կառավարիչ լցրության վերջնականացման։

4. Նկատելիություն. Կարգավորիչը

4.1 Գրաֆի ստեղծում

1. Ընտրեք գրաֆի տվյալների շտեմարան – Neo4j, JanusGraph կամ Amazon Neptune։
2. Զետեղագրեք առկա նյութերը – քաղաքականություններ (Markdown, PDF), աուդիտակների հաշվետվություններ (CSV/Excel), երրորդ‑կողմի վավերագրումներ (JSON) և program‑պատահագրիչների աղբյուրներ (STIX/TAXII)։
3. Պետք է գեներացնել embed‑արծածները – օգտագործեք sentence‑transformer մոդել (all‑MiniLM‑L6‑v2) յուրաքանչյուր գագաթի տեքստի համար։
4. Ստեղծեք վեկտորների ինդեքս – պահեք embed‑երը FAISS կամ Elastic Vector‑ում՝ արագ հարևան որոնումի համար։

4.2 Retrieval‑Augmented շարջի կառուցում

• Տեղադրեք LLM‑ի endpoint (OpenAI, Anthropic, կամ Llama‑3‑ի ինքնակառավարիչ) մասնավոր API‑գայթակղի առջև։
• Սպասեք Prompt‑Template‑ը, որն ընդգրկում է տեղապահները՝
  {{question}}, {{retrieved_evidence}}, {{compliance_rules}}։
• Օգտագործեք LangChain կամ LlamaIndex՝ retrieval‑generation‑ը կոորդինացնելու համար։

4.3 Տրամաբանական կանոնների սահմանում

Կոդը կարող եք կառուցել օգտագործելով Durable Rules, Drools կամ թեթև Python‑DSL։ Օրինակ՝

rules = [
    {
        "condition": lambda node: node["status"] == "expired",
        "action": lambda ctx: ctx["exclude"](node)
    },
    {
        "condition": lambda node: node["framework"] == "SOC2" and node["control"] == "CC6.1",
        "action": lambda ctx: ctx["add_context"]("Իրադարձական ռեսպոնս պլանը վերջին անգամ թեստավորված է {{last_test_date}}")
    }
]

4.4 Ադիտաթղթի պահոց

• Պահպանում Compose‑Object‑ները append‑only S3‑բուքի մեջ՝ Object Lock‑ի հնարավորությունով կամ blockchain‑չափիչ լեգերում։
• Տարբերատեքստի SHA‑256 hash‑ը հաշվարկեք՝ ապատեղվածության համար։

4.5 UI‑ի ինտեգրումը

• Տարածեք Procurize‑ի գրադարանին «AI‑Համաձայնում» կոճակ յուրաքանչյուր հարցաշարին կողքին։
• Ցուցադրեք թաքցված տեսքի (collapsible) պատասխանը, որի մեջ կարելի է տեսնել
  • գեներացված պատասխանը,
  • ներմուծված մեջբերումներ (օր. [Policy: Access Control]՝ տպագրվում գրաֆի գագաթին) և
  • տարբերակների պիտակ (v1.3‑2025‑10‑22)։

4.6 Հետագյա վերահսկում և շարունակական բարելավում

Այս չափումները հավաքեք Prometheus‑ում, ակտիվացրեք զգուշացումները սահմանված միանիշների վերաբերյալ և որակիկները պետք է պետք է ներմուծված ուղղությամբ:

5. Դասական օգուտները

1. Պատասխանը արագության նվազում – թիմերը՝ 70‑80 %-ի՝ կրճատում են միջին պատասխանման ժամանակը (48 ժամից ~10 ժամ)։
2. Բարձր ճշգրտություն – պահված ապացույցների մեջբերումները նվազեցնող սխալների տոկոսը ~95 %։
3. Ադիտելի փաստաթղթեր – մեկ շեղում audit trail‑ի հետ, որը բավարարում է SOC 2 և ISO 27001-ի ապացույց թվակային պահանջները։
4. Առաջադրանքների մատչելիություն – նոր հարցաշարերը ավտոմատ կերպով օգտագործում են արդեն գոյություն ունեցող ապացույցները՝ կրկնակի աշխատանքի նվազեցումը:

FinTech կազմակերպության պարբերական կան case‑study‑ում, CES-ի ներդրումը հետո, բեռնաթիթեղի թիմը չորս անգամ ավել ձանձրալի հարցաշարումներ մշակեց, առանց նոր աշխատակազմի լրացուցում :

6. Անվտանգություն և Գաղտնիություն

• Տվյալների իզոլացիա – Վեկտորների պահոցը և LLM‑ի ինֆերենցիանը VPC‑ում, առանց արտաքին ցանցի։
• Zero‑Trust հասանելիություն – Օգտագործեք կարճժամկետային IAM‑տոկեններ յուրաքանչյուր վերլուծչի նեստի համար։
• Δifferential Privacy – Բաժանեք արտաքին սխեմաները, որպեսզի ներմուծված տվյալները չբացահայտեն ներքին քաղաքականության մանրումները։
• Մոդելների աուդիտ – Գրանցեք յուրաքանչյուր LLM‑ի պահանջում‑պատասխանը, հետագա վիճակագրական դիտարկման համար։

7. Ապագա բարելավումները

8. Սկզբնդգծման Ցանկ

1. Կարգավորեք现有‑Evidence‑Sources – ստեղծեք ցուցակ քաղաքականությունների, աուդիտակների, վավերագրման և ნაკադների։
2. Ստեղծեք Գրաֆի տվյալների շտեմարան և ներմուծեք բովանդակությունը՝ համապատասխան մետատվյալներով։
3. Գեներեեք embed‑ները և կարգավորեք վեկտորների որոնում։
4. Տեղադրում LLM‑ը՝ Retrieval‑Augmented Wrapper‑ով (LangChain/LlamaIndex)։
5. Սահմանեք համապատասխանության կանոնները, որոնք կհամապատասխանի ձեր կազմակերպության յուրահատուկ պահանջներին։
6. ԻՆտեգրեք Procurize‑ի հետ – ավելացրեք «AI‑Համաձայնում» կոճակը և audit‑trail UI‑ի կոմպոնենտը։
7. Կատարեքփիլիսոփայության փորձարկում՝ փոքր քանակի հարցաշարների վրա, չափելով latency‑ը, edit‑rate‑ը և audit‑ability‑ը։
8. Կրկնապատկեք – բարելավել կանոնները, աղբյուրների գրաֆը և ընդլայնել նոր շրջանակների վրա:

Այս ճանապարհը հետևելով, դուք կափոխեք ժամանակակից, ձեռքով արդյունքներով լիալույս գործընթացը՝ կոնտինուալ, AI‑չլանդավորված համապատասխանության շարժիչով, որը աճում է ձեր բիզնեսի հետ։