Զրուցական AI մարզիչ ժամանակայնս կերպը ապահովանքի հարցաթերթիկների իրական‑ժամանակում լրացման համար

Սա արագ զարգացող SaaS աշխարհում, որտեղ անվտանգության հարցաթերթիկները կարող են կասեցնել գործարքները շաբաթներ ամբողջ։ Պատկերացրեք, որ մեկ կկողմնորոշված անձինք հարցնում են պարզ հարց՝ «Արդեա֊ք գումարած են տվյալները հանգստի վիճակում?», և ստանում են ճշգրիտ, քաղաքականությամբ ծածկված պատասխանը անմիջապես, ինքնուրույն հարցաթերթիկների UI‑ն մեջ։ Դա էլ է Զրուցական AI մարզիչի գրկում, որը կառուցված է Procurize‑ի վրա։

Ինչու զրուցական մարզիչը կարևոր է

Մարզիչը չի միայն ցուցադրում փաստաթղթեր, այն զրուցում է օգտատիրոջ հետ, բացատրում է նպատակն ու ձևավորում պատասխանը, հիմնված հատուկ կարգավորումների հետ (SOC 2, ISO 27001, GDPR, այլն):

Եռակողմյա կառուցվածք

  flowchart TD
    A["Օգտագործողի ինտերֆէս (Հարցաթերթիկի ձևանմուշ)"] --> B["Զրուցման շերտ (WebSocket / REST)"]
    B --> C["Հրեմնիկ կազմակերպիչ"]
    C --> D["Վերալիցությունների լրացված գեներացման շարժիչ"]
    D --> E["Քաղաքականությունների գիտելիքի շտեմարան"]
    D --> F["Բնորոշի պահեստ (Document AI ցուցակ)"]
    C --> G["Կոնտեքստային վավերացման մոդուլ"]
    G --> H["Աուդիտի մատյանը և բացատրության դաշբոեդ"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#ccc,stroke:#333,stroke-width:2px

Հիմնական բաղադրիչները

1. Զրուցման շերտ – Կառավարում է ցածր‑դաշնալի կապ (WebSocket) որպեսզի մարզիչը արձագանքի անմիջապես, երբ օգտագործողները մուտքագրում են։
2. Հրեմնիկ կազմակերպիչ – Ստեղծում է հրենքների շղթա, որը միացնում է օգտատիրոջ հարցը, համապատասխան կարգավորող հատվածը և նախորդ հարցաթերթիկի կոնտեքստը։
3. Վերալիցությունների լրացված գեներացման շարժիչ (RAG) – Գումարում է համապատասխան քաղաքականության հատվածները և ապորոշական ֆայլերը, և միացնում է դրանք LLM‑ի կոնտեքստին։
4. Քաղաքականությունների գիտելիքի շտեմարան – Գրաֆ‑կազմված քաղաքակամի պահոց, որտեղ յուրաքանչյուր հանգույց ներկայացնում է քաղաքականություն‑կոդ, տարբերակ և կապերը շրջանակների հետ։
5. Բնորոշի պահեստ – Document AI‑ի օգնությամբ պաստառում է PDF‑ները, էկրանի նկարները և կազմաձևի ֆայլերը՝ վեկտորային փնտրմամբ։
6. Կոնտեքստային վավերացման մոդուլ – Կատարում է կանոնների վրա հիմնված ստուգումներ (օրինակ՝ «Պատասխանն անվանում է ծածկագրելու ալգորիթմը արդյո՞ք») և ազդում է բացակա հատվածների նկատմամբ, նախքան օգտագործողը ուղարկի։
7. Աուդիտի մատյանը և բացատրության դաշբոեդ – Գրանցում է յուրաքանչյուր առաջարկ, աղբյուրի փաստաթղթեր և վստահության միավորները, որը հասանելի է համագործակիցների համար։

Հրեմնիկների շղթանելը գործում

Տրված ինտերակտիվը հետևյալ երեք տրամաբանական քայլերն է կատարում.

1. Նպատակը հանելը – “PostgreSQL‑ի հանգստի տվյալների ծածկագրումը արդյո՞ք ենք իրականացնում?”
   Հրեք․

   Նույնացրեք անվտանգության կառավարման միավորը, որի մասին հարցը է, և թիրախային տեխնոլոգիայի կառուցվածքը։
   

2. Քաղաքականության փնտրում – Կազմավորիչը կարդում է SOC 2 “Ծածկագրում տրանսպորտում և հանգստի վիճակում” պաժը և ներքին քաղաքականություն՝ PostgreSQL‑ին։
   Հրեք․

   Ամփոփեք PostgreSQL‑ի տվյալների հանգստի ծածկագրման վերջին քաղաքականությունը, ցույց տալով ճշգրիտ քաղաքականության ID-ն և տարբերակը։
   

3. Պատասխան ստեղծում – LLM ներդնում է քաղաքականության ամփոփումը, ապորոշականը (օր.՝ ծածկագրման կարգավորող ֆայլ) և ձեւավորում պատասխանը։
   Հրեք․

   Կազմեք 2‑պարագան պատասխան, որը կհաստատի տվյալների հանգստի ծածկագրումը, կհղվի քաղաքականության ID POL‑DB‑001 (v3.2) և կկցի ապորոշականություն #E1234։
   

Այս շղթան ապահովում է հղելություն (քաղաքականության ID, ապորոշական ID) ու համընկնում (նույն տեքստի օգտագործում տարբեր հարցերի ընթացքում)։

Գիտական գրաֆի կառուցում

  graph LR
    P[Քաղաքականության հանգույց] -->|covers| C[Կառավարավարման հանգույց]
    C -->|maps to| F[Չափագծի հանգույց]
    P -->|has version| V[Տարբերակի հանգույց]
    P -->|requires| E[Ապակարգի տեսակի հանգույց]
    style P fill:#ffcc00,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#66ccff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style V fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff66cc,stroke:#333,stroke-width:2px

• Քաղաքականության հանգույց – Տողում պահում է քաղաքականության տեքստը, հեղինակը և վերջին վերանայումը։
• Կառավարamise հանգույց – Նախադրվող կարգավորող միավորը (օր.՝ “Ծածկագրում տվյալները հանգստի վիճակում”)։
• Չափագծի հանգույց – Հղում է կոնկրետ սկզբունքին SOC 2, ISO 27001, GDPR և այլն։
• Տարբերակի հանգույց – Հաստատում է, որ մարզիչը միշտ օգտագործում է ամենավերին տարբերակը։
• Ապակարգի տեսակի հանգույց – Սահմանում է պահանջվող ապօրինական ֆայլերի տեսակները (կազմաձև, սերտիֆիկատ, թեստի զեկույց)։

Արդյունք: առաջին անգամ գրաֆի պեղում, ապա նորացմանը կատարվում է քաղաքականություն‑կոդ CI‑պայպակ‑ով, որը նախ վերապահում է գրաֆի ամբողջության հաստատումը։

Իրական‑ժամանակի վավերության կանոնները

Անկնկալների անիմաստություն չնայած, պահպանողական թիմերը պետք է ունենան կոչափճ։ Կոնտեքստային վավերացման մոդուլը գործարկում է հետևյալ կանոնների պատրաստվածքը յուրաքանչյուր ստեղծված պատասխանի համար.

Եթե որևէ կանոն խախտվում է, մարզիչը ցուցադրվում է ներքին նախազգուշացում և առաջարկում է շտկում, այսպիսով փոխակերպելով գեներացիան համագործակցային խմբակման գործընթացի մեջ։

Գործառույթային քայլերը սպասարկող թիմերի համար

1. Ձեր Գիտական գրաֆի մշակումը

   • Գյոխե Ձեր քաղաքականությունները (Git‑Ops, Markdown, YAML)՝ աղետել policy-graph-loader‑ի միջոցով Neo4j, Amazon Neptune, կամ այլն։

2. Ապորոշականների ինդեքսի կառուցում Document AI‑ով

   • Դիմեք Google Cloud, Azure Form Recognizer կամ ասպարեթված ծառայություն։
   • Կազմակերպեք վեկտորների պահեստ (Pinecone, Weaviate)։

3. RAG շարժիչի տեղադրմամբ

   • Օգտագործեք OpenAI, Anthropic կամ өөрը՝ հաշվարկի մատչելի հրենքների գրադարան։
   • Շարեք LangChain‑ի նմանությալ՝ retrieval‑layer‑ի հետ համակցում։

4. Զրուցման UI‑ի ներդրման

   • Երբեք միացրեք ներդրիչը ձեր Procurize-ի հարցաթերթիկների էջին։
   • Ստեղնանշեք WebSocket‑ի միջոցով Prompt Orchestrator‑ին։

5. Վավերության կանոնների կարգավորումը

   • Գրեք JSON‑logic կամ Drools կանոնները և միացրեք Contextual Validation Module‑ին։

6. Աուդիտի և բացատրության հնարավորություն

   • Գրանցեք յուրաքանչյուր առաջարկը անպարբեր անվերջ S3 ատրիբուտով + CloudTrail։
   • Ստեղծեք դաշբոեդ compliance‑ների համար՝ confidence‑ի հետ։

7. Փիլիտ և կրկնակի փոփոխություն

   • Սկզբում սինքրոնիզոնների միակ հարց (օր.՝ SOC 2 Type II)։
   • Հավատարի օգտատերերից հետադարձ կապ, ճկունելի հսկողություն, կանոնների հստակություն։

Արդյունքի չափման օբյեկտիվները

Այս թվերը ցույց են տալիս, թե մարզիչը իրական արդյունք է, ոչ միայն փորձնական chatbot-ի:

Ապագայում նվիրված բարելավումներ

1. Անդրինական մարզիչ – Բարձր‑բարձր բազմալեզու LLM‑ների միջոցով ապահովել աջակցություն իսպաներեն, ընդերբերէ, գերմաներեն և այլ լեզուների համար։
2. Ֆեդերացված ուսումնական համակարգ – Թույլ տալ մի վայրում մի քանի SaaS‑ներ՝ համագործակցային կողմից բարելավված, առանց համապատասխան տվյալների փոխանակման։
3. Զրո‑Գույք հավատարմություն – Գործարկել ZKP‑ները, որպեսզի ապահովի կարգավորող տվյալների ինքնություն՝ բացահայտելով ֆայլերը։
4. Ակտիվ ահագիծ – Միանալ Regulatory Change Radar‑ին՝ ուղարկել նախակնկալված քաղաքականության թարմացում, երբ նոր օրենքը հայտնվի։

Հաշվետվությունը

Զրուցական AI մարզիչը ճանաչում է անվտանգության հարցաթերթիկների ջռողը՝ փոխարինելով այն հետագա երկխոսության, գիտության հիմնված, և ավանդական հարմարեցված գործընթացով։ Գրաֆ‑կոդ‑ինք, Retrieval‑Augmented Generation‑ը և իրական‑ժամանակ վավերացումը ապահովում են.

• Արագություն – Պատասխանը ժամնից սեկուենդում։
• ճշգրիտություն – Ամեն պատասխան հավաստիորեն կապված է վերջին քաղաքականությամբ և փաստաթղթերով։
• ապահովում – Ամբողջական հղվելություն վերահսկողությունների և ստացելաուս կատարյալ համարների համար։

Ընկերություններ, որոնք կաճեն այս մարզիչի շերտը, կհաստատեն վաճառքների արագացում, կբարձրացնեն համահունչության մշակումը, և կմեթրեն մշակված ինքնակառավարում՝ ձեռնարկության չափանիշների մեջ:

Տե՛ս նաև

• Բերում Retrieval‑Augmented Generation ինտեգրումը համար Համակարգվածություն (Medium)