Հիբրիդ Retrieval‑Augmented Generation ապահով, աուդիտավորված հարցաշարների ավտոմատացման համար

Ներածություն

Ապահովության հարցաշարները, մատակարարների ռիսկի գնահատումները և համահունչության աուդիտները հանդիսանում են բումպչիկը արագ աճող SaaS ընկերությունների համար։ Թիլներ ավելահաշվու שעה հետևում են քաղաքականությունների հատվածների համար, տարբերակված ապահովների հավաքման և ձեռքով ստեղծված պատմությունավորված պատասխանների համար։ Ընկերության AI‑ին կան համաձայնեցող պատասխաններ գեներելու կարողություն գոյություն ունի, բայց մաքուր LLM -ի պատասխանները հաճախ բացակայում են հղողություն, ոդնորոշման տեղադրում, և աուդիտություն‑ը՝ որոնք չհնարավոր են կարգապահական միջավայրերում։

Երկինք Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ը` դիզայնի ձևաչափ, որը միացնում է մեծ լեզվական մոդելների (LLM‑ների) ստեղծագործությունը ձեռքի‑սարքված փաստաթղթի վահանակի վստահության հետ։ Այս հոդվածում կբաժանենք թե ինչպես Procur2ze‑ը կարող է ինտեգրել հիբրիդ RAG պայպը՝

• Երաշխավորել աղբյուրի ծագումը յուրաքանչյուր գեներացված նախադասության համար:
• Կարգապահել քաղաքականություն‑ որպես‑կոդ սահմանափակումները աշխատաժամանակում:
• Պահպանել անփոփոխ աուդիտային գրառումները, որոնք բավարարում են արտաքին աուդիտորների պահանջներին:
• Զարգանալ բազմա‑պայծառ միջավայրերում, հորդորելով տեղական տվյալների պահման պարտավորությունները:

Եթե դուք ուսումնասիրել եք մեր նախորդ գրառումները «AI‑Powered Retrieval Augmented Generation» կամ «Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI», ապա արդեն ծանոթ եք մի քանիսը նույն կառուցվածքի համար՝ այս անգամ կենտրոնացածը ապահով միացումը և համահունչություն‑առաջատարություն։

Ինչու Մաքուր LLM Պատասխանները Անպայմանաբար Անհրաժեշտ չեն

Հիբրիդ մոդելը չը փոխարինում LLM-ը; այն ուղղում է այն, ապահովելով, որ յուրաքանչյուր պատասխանը կքնակցվի հայտնի փաստաթղթային ամրոցին։

Հիբրիդ RAG ճարտարապետության հիմնական բաղադրիչները

  graph LR
    A["Օգտատերը ներկայացնում է հարցաշար"] --> B["Արվեստի պլանավորում"]
    B --> C["RAG Կոորդինատոր"]
    C --> D["Փաստաթղթի վահանակ (Անփոփոխ պահոց)"]
    C --> E["Մեծ Լեզվային Մոդել (LLM)"]
    D --> F["Վերահսկիչ (BM25 / Տողքային որոնում)"]
    F --> G["Տոհ հունությունները համապատասխան փաստաթղթեր"]
    G --> E
    E --> H["Պատասխանների համատեղիչ"]
    H --> I["Պատասխանների կառուցիչ"]
    I --> J["Աուդիթյան մատյան գրող"]
    J --> K["Ապահով պատասխանի ցուցադրման վահանակ"]

Բոլոր գագաթների անվանումները թարմացվել են՝ հանգստական double quotes‑ների անհրաժեշտության համար

1. Փաստաթղթի վահանակ

Գրուցիչ‑Մի անգամ, անփոփոխ պահոց (օրինակ՝ AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, կամ թարմացված PostgreSQL append‑only աղյուսակ)։ Յուրաքանչյուր համահունչության ճնշում — քաղաքականության PDF‑ները, SOC 2 վկայագրերը, ենթակառավարություններ — ստանում են

• Գլխավոր Փաստաթղթի ID
• Սեմանտիկ վեկտոր, գեներիված ներմուծման ժամանակ
• Տարբերակների նշան, որոնք երբեք չեն փոխվում

2. Վերահսկիչ

Վերահսկիչը գործարկում է երկու‑կողմանի որոնում

1. Sparse BM25՝ ճշգրիտ արտահայտությունների համընկման համար (կիրառի իրավական հղումները)
2. Dense Vector Similarity՝ բովանդակության համատեքստի համապատասխանության համար (սեմանտիկ համապատասխանություն)

Երկու մեխանիզմները վերադարձնում են դասավորված փաստաթղթի ID‑ների ցանկ, որը Կոորդինատորը ուղարկում է LLM‑ին։

3. LLM‑ը Retrieval Guidance‑ի հետ

LLM‑ը ստանում է system prompt՝ ներառելով

• Աղբյուր‑նշանող հրահանգ՝ “Բոլոր պնդումները պետք է լրացվեն հղումով [DOC-{id}@v{ver}]”
• Պայմանագր‑ որպես‑կոդ կանոններ (օրինակ՝ “Երբեք չբացահայտեք անձինք‑վիճակագրություն պատասխանների մեջ”)

Ապա մոդելը նշում է հեքամոր հաջորդ գեներացված պատմություն, հղելով համապատասխան փաստաթղթերին։

4. Պատասխանների համատեղիչ & կառուցիչ

Համատեղիչը միացնում է LLM‑ի ելքը, ձևավորում է այն հարցաշարի սխեմա (JSON, PDF, կամ markdown) և կցում մեքենայ‑ընթերցելի հղում‑մետատվյալները։

5. Աուդիթյան մատյան գրող

Անդրագծում են բոլոր քայլերը

Այս մատյանը գրեում‑Մի անգամ է և պահվում վահանակի հետևս պսակված, անփոփոխ, անհեռքշարժելի հետապնդման համար։

Ընդհանուր քայլ առ քայլ նկարագիր

Քայլ 1 – Ներմուծում & Ինդեքսավորում քաղաքականությունները

1. Բեռնեք նոր տարբերակ ISO 27001 կիրառության հայտարարության վահանակում։
2. Մուտքագրամ հատվածը վերցնում է հումոր տեքստը, գեներում 768‑չափանի վեկտոր՝ sentence‑transformer‑ով և պահում վեկտորը փաստաթղթի մետատվյալների հետ։

Քայլ 2 – Հարցաշարի առաջարկություն

Որպես անվտանգության վերլուծող, դուք ստեղծում եք տիկտ ի Procur2ze‑ում՝ “Կատարել Vendor SOC 2 Type II հարցաշար Acme Corp‑ի համար”։ աշխատանքային պլանավորիչը ստեղծում է request_id (REQ-2025-1019-001)։

Քայլ 3 – Վերահսական

Կոորդինատորը վերլուծում է հարցը՝ «Նկարագրեք, ինչպես կատարվում է տվյալների գաղտտագրությունը հանգիստից» և ուղարկում է այն վերահսկիչին, որը հետադարձում է

[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]

Քայլ 4 – LLM‑ի պարունակություն

System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Describe how encryption‑at‑rest is enforced for customer data.
Context: (Insert top‑k snippets from the two documents)

LLM‑ը ստեղծում է.

“All customer data stored in our AWS S3 buckets is encrypted at rest using AES‑256 GCM. The encryption keys are managed by AWS KMS and rotated every 90 days [DOC-Policy-Enc-002@v5]. This practice satisfies the ISO 27001 A.10.1 control [DOC-ISO27001-001@v3].”

Քայլ 5 – Պատասխանի հավաքում

Պատասխանների կառուցիչը ձևորոշում է պատասխանը JSON‑ի կառուցվածքի մեջ, պահպանելով հղում‑ցանցերը հետագա աուդիտի համար։

Քայլ 6 – Աուդիթյան պահպանում

Բոլոր պահվածությունները — սկզբնական հարց, վերադատված փաստաթղթեր, LLM‑ի պրոմպտ, գեներացված պատասխանը — գրագրվում են անփոփոխ աուդիտի մատյանում։ Աուդիտորները կարող են հետագա հարցում անել՝ ստուգելով, թե որևէ պատասխանը հղված է արդյոք համապատասխան փաստաթղթի տարբերակին։

Անվտանգության և Համահունչության Արդյունքներ

Զարգացմանը բազմա‑պայծառ SaaS միջավայրերում

SaaS‑ը հաճախ երկիրների բազմաթիվ հաճախորդներ ունի, յուրաքանչյուրն ունի իր համահունչության պահոցը։ Հիբրիդ RAG‑ը աճում է՝

1. Անհատականված վահանակներ՝ յուրաքանչյուր հաճախորդի տրամաբանական բաժնի համար, ինքնուրույն գաղտնիքներով։
2. Ընդհանուր LLM պուլ՝ վիճակի‑առանց ծառայություն, հարցերը ներառում են տրամաբանական ID‑ն՝ ապահովելով հասանելիության վերահսկողություն։
3. Զուգահեռ վերահսկում՝ վեկտորների որոնիչները (Milvus, Vespa) երկակողմանիորեն լուծում են միլիոնավոր վեկտորները თითო հաճախորդի համար։
4. Աուդիթյան մատյանի շարդում՝ յուրաքանչյուր հաճախորդի համար, բայց համատեղված անփոփոխ մատյանում՝ համահունչության հետագա զեկույցների համար։

Procur2ze թիմերի իրագործման ստուգման ցուցակ

• Ստեղծեք անփոփոխ պահոց (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, կամ ավելացման‑only DB) բոլոր համահունչության փաստաթղթերու համար։
• Գեներեք սեմանտիկ վեկտորներ ներմուծման ժամանակ և պահեք դրանք փաստաթղթի մետատվյալների հետ։
• Հաստատեք երկկողմանի վերահսկիչ (BM25 + վեկտոր) արագ API դարպասի հետևում։
• Անհատականացրեք LLM‑ի պրոմպտը՝ հղում‑հրահանգների և քաղաքականություն‑որպես‑կոդի կանոնների հետ։
• Պատճենեք յուրաքանչյուրը քայլը անփոփոխ աուդիտյան մատյան-սերվիսում (AWS QLDB, Azure Immutable Ledger)։
• Ավելացրեք վանդակի UI‑ն Procur2ze‑ի դաշբորդում՝ ցույց տալու յուրաքանչյուր պատասխանի տակծված աղբյուրները։
• Ձեռք տար այսպետք է պարբերաբար սիմուլացնել՝ մշտապես փոփոխված քաղաքականության սիմուլացիա և վերականգնել ազդանշանները, որոնք պետք է դրականորեն ազդեն։

Հաջորդ քայլերը

Եզրակացություն

Hybrid Retrieval‑Augmented Generation-ը կապում է ստեղծագործական AI‑ն և կանոնական վստահություն‑ը։ Յուրաքանչյուր գեներացված նախադասություն կապում է անփոփոխ, տարբերակված փաստաթղթի վահանակի հետ, Procur2ze‑ին թույլատրում է ապահով, աուդիտավորված և ամենաշատ պարզական հարցաշարների պատասխանները մեծ մասշտաբով։ Այս ձևաչափը ոչ միայն կրճատում է պատասխանի ժամանակը (օրձներ → րոպեներ), այլև կառուցում է զրկող համահունչության գիտելիքի բազա, որը զարգանում է ձեր քաղաքականություններով, միաժամանակ բավարարում ամենադժվար աուդիտների պայմանները։

Պատասխանների ավտոմատավորման հետագա մասնավորումը սկսելու համար, ակտիվացրեք փաստաթղթի վահանակի ներմուծումը ձեր Procur2ze‑ի հաճախորդում, ապա գործարկեք Retrieval ծառայությունը և դիտարկեք, թե ինչպես ձեր հարցաշարների ռիթմը նվազում է։

Տե՛ս նաև

• Ստեղծում An Immutable Audit Trails with AWS QLDB
• Policy‑as‑Code: Embedding Compliance into CI/CD Pipelines
• Zero‑Knowledge Proofs for Enterprise Data Privacy