Ժամանակին‑սահմանված AI համագործակցող օգնական անվտանգության հարցագրությունների համար

Սաֆ-պայմանագրերի արագաշատ աշխարհում անվտանգության հարցագրությունները դարձել են յուրաքանչյուր նոր գործարքի դռան վարորդները։ Մատակարորդներ, աուդիտորներ և խոշոր հաճախորդներ պահանջում են ճշգրիտ, արդի պատասխաններ տարադրյալ բավարարող հարցերին, և գործընթացը սովորաբար այսպես է քայլում։

1. Հավաքել հարցարանը գվենից։
2. Պատրաստել յուրաքանչյուր հարց հարմար մասնագետին։
3. Որոնել ներքին քաղաքականության փաստաթղթեր, հնարավոր պատասխաններ և ապաստարանային ֆայլեր։
4. Նկարագրել պատասխան, տալ հեղինակի զտում և վերջում ստեղծել այն։

Ստորև ներկայացված է, թե ինչպե՞ս ժամանակին‑սարդարված AI օգնականը կարող է սեղմվել հարցարանի աշխատատիրույթում, զրույցի միջոցով թիմին աջակցել, տեղադրել ճիշտ քաղաքականության հատվածը, առաջարկել պոլիշված պատասխան և ապահովել ամբողջ զրույցի აუდիտելիություն։

Ինչու խոսակցական‑կենտրոնացված օգնականը խաղի փոփոխող է

Օգնողի հիմնական հատկությունները

1. Համատեքստ‑սպասված պատասխանների գեներացիա

   • Երբ օգտատերին գրված է “Ինչպե՞ս եք գաղտնագրում տվյալները ռեստում”, օգնականը ամփոփում է հարցը, համաարաջացնում հետագա քաղաքականության (օր. “Տվյալների գաղտնագրի քաղաքականություն v3.2”) և առաջարկում համառող պատասխան։

2. Կողմնորոշված ապաստարանների կապում

   • AI‑ն խորհրդում է ճիշտ փաստաթուղթը (օր. “Encryption‑Certificate‑2024.pdf”) և տեղադրում հղում կամ ներդրված հատված պատասխանին։

3. Տարբերակների և ժամկետների վավաստում

   • Նախեմն ընդունելով առաջարկը, օգնականը ստուգում է փաստաթղթի գործողության ամսաթիվը և զգուշացնում է, եթե այն թարմացում պահանջում է։

4. Ամարագույն սքանչիկ վերանայում

   • Թիմի անդամները կարող են @նշել վերանայուները, տալ մեկնաբանություններ կամ խնդրին “երկրորդ կարծիք” AI‑ից տարբեր ձևաչափի համար։

5. Աուդիտ‑պատվիրյալ զրույցի գրանցում

   • Յուրաքանչյուր հարաբերություն, առաջարկ և ընդունում գրանցված են, ժամանականշված և կապված են հարցագրման գրառմամբ հետագա աուդիտների համար։

6. Ինտեգրացիոն խարիսխեր

   • Webhook‑ները հանձնում են ընդունված պատասխանները Procurize-ի կառուցված պատասխանների դաշտերում, և օգնականը կարող է հրավիրվել Slack‑ում, Microsoft Teams‑ում կամ անմիջապես վեբ‑կինոում։

Համակարգի ճարտարագիտություն ներառյալ

Ստորև ներկայացված է typical interaction-ի բարձր‑պարագա համահեգործություն, Mermaid‑դիագրամում։ Բոլոր node‑ների պիտակները ներկայացված են երկուա՛ղծերում, ինչպես պահանջվում է։

  flowchart TD
    A["Օգտագործողը բացում է հարցարանը Procurize֊ում"] --> B["AI օգնականի վիջեթը բեռնվում է"]
    B --> C["Օգտագործողը հարցնում է զրույցում"]
    C --> D["NLP շերտը հանողում է իմպլիտը և կողմերը"]
    D --> E["Policy Retrieval Service-ը հարցում է փաստաթղթի պահոցին"]
    E --> F["Վերադարձված են համապատասխան քաղաքականություն հատվածները"]
    F --> G["LLM-ը գեներացնում է չըված պատասխան հղումներով"]
    G --> H["Օգնագիրը ներկայացում է պոլիզ, ապաստարանների հղումներ և տարբերակների ստուգում"]
    H --> I["Օգտագործողը ընդունում է, խմբագրում կամ պահանջում վերանայում"]
    I --> J["Ընդունված պատասխանը ուղարկվում է Procurize-ի պատասխանի ինժե՞տին"]
    J --> K["Պատասխան պահվում է, ստեղծվում է աուդիտ‑լոգ"]
    K --> L["Թիմը ստանում է ծանուցում և կարող է մեկնաբանել"]

Կետրակների բաղադրիչներ

Իրականացման քայլ‑քայլ ուղեցույց

1. Փաստաթղթի ինդեքսի կազմումը

1. Տեքստի դուրսբերում – Օգտագործեք Apache Tika՝ PDF‑ների, Word‑ների և Markdown‑ների պարզ տեքստը դուրսբերվելու համար։
2. Խճացում – Բաժանեք փաստաթղթի 300‑բայթի հատվածների, պահպանելով ֆայլի անունը, տարբերակը, էջի համարը։
3. Զերծում – Ստեղծեք վեկտորային զերծումներ բաց կոդով մոդելով (օր. sentence‑transformers/all‑mini‑lm‑L6‑v2)։ Պահպանեք վեկտորները Pinecone կամ Qdrant ցանցային տվյալների բազայում։
4. Մետադատա – Հավելեք մետա‑դաշտեր՝ policy_name, version, effective_date, expiry_date։

from tqdm import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import pinecone

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")
model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")

def embed_chunk(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
    embeddings = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).detach().cpu().numpy()
    return embeddings.squeeze()

# օրինակային պիտոն քոդ
for chunk in tqdm(chunks):
    vec = embed_chunk(chunk["text"])
    pinecone.upsert(
        id=chunk["id"],
        vector=vec,
        metadata=chunk["metadata"]
    )

2. NLP իմպլիտ շերտի կառուցումը

Իրականացնել բաց‑բրադիտակ BERT‑ի թեթև թյունակ, որը կարող է որոշել հարցի տեսակը (նամընկ, ապաստարանների հարցում, բացատրություն) և կողմերը:

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-qa")

def parse_question(question):
    result = classifier(question)[0]
    intent = result["label"]
    entities = re.findall(r"\b(encryption|access control|backup|retention)\b", question, flags=re.I)
    return {"intent": intent, "entities": entities}

3. LLM-ի հրամանական կառուցումը

You are an AI compliance assistant. Provide concise answers (max 150 words) to security questionnaire items. Always:
- Reference the exact policy clause number.
- Include a hyperlink to the latest version of the policy.
- Use the company’s approved style: third‑person, present tense.
If you are unsure, ask the user for clarification.

4. Ժամանակին‑սարդարված վավաստում

def validate_snippet(meta):
    today = datetime.date.today()
    if meta["expiry_date"] and today > meta["expiry_date"]:
        return False, f"Policy expired on {meta['expiry_date']}"
    return True, "Valid"

5. Պատասխանի գրանցում Procurize-ում

PATCH /api/questionnaires/1234/answers/56 HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{
  "answer_text": "All data at rest is encrypted using AES‑256 GCM as described in Policy #SEC‑001, version 3.2 (effective Jan 2024). See the attached Encryption‑Certificate‑2024.pdf.",
  "evidence_ids": ["ev-9876"],
  "assistant_log_id": "log-abc123"
}

Պրակտիկա առավելություններ. Թեստային պլանների թվագրերը

Սկսելու քայլերը Procurize‑ի օգտատերերի համար

1. Ակտիվացրեք AI օգնականը – ադմինիստրատորի կոնսոլում, միացրեք AI Collaboration-ը Integrations → AI Features բաժնում։
2. Կապակցեք փաստաթղթի պահոցը – միացրեք ձեր ամպամակ (AWS S3, Google Drive, Azure Blob) որտեղ տեղադրված են քաղաքականությունները, Procurize‑ը իհարկե կգործի ինդեքսավորման պելայնը։
3. Հրավիրեք թիմի անդամները – ավելացրեք օգտատերերը AI Assist դերով, նրանք կտեսնեն զրույցի գնդակ ամեն հարցարանի էջում։
4. Կարգավորեք ծանոցները – ավելացրեք Slack կամ Teams webhook‑ URL‑երը, որպեսզի աշխատընթացի Answer ready for review ազդակները հասնան։
5. Զուգախոսական հարցում – բացեք որևէ բաց հարցարան, գրում ուլայք «What is your data retention period?», դիտեք օգնականի պատասխանը։
6. Վերանայեք և հաստատեք – օգտագործեք Accept կոճակը, որպեսզի պատասխանն ներառվի կառուցված դաշտում, հատուկը կլինի Audit Log‑ում։

Խորհուրդ. Սկսեք փոքր քաղաքականության հավաքածուն (Data Encryption, Access Control)՝ ապահովելու համապատասխանությունը, ապա ընդլայնեք ամբողջ համահավասարակշռված գրադարանին։

Ապագա փոփոխությունների պլան

Եզրակալ

Անվտանգության հարցարանը միայն ավելի սնշածում է, երբ կարգավորիչները պատկանում են սրուլիտստրագործ սխալի և ընկերների հաճախորդները պահանջում են մանրամասն տեղեկատվություն։

Ժամանակին‑սարդարված AI օգնականը հեշտացնում է՝

• Ադհենիկ, քաղաքականությամբ հաստատված պատասխանների առաջարկը։
• Մուտքի միավորում ամբողջ թիմի համաժամական համագործակցության մեջ։
• Անհամապատասխան, նույնարագելիք աուդիտ‑հղված զրույցի գրանցում։
• Անխուսափելի միավորում Procurize‑ի աշխատանքային գծի եւ երրորդ կողմի գործիքների հետ։

Այս օգնությամբ, դուք կկրճատեք հարցարանից ավարտման ժամանակը մինչև 80 %, իսկ միաժամանակ կառուցում եք զինված, տվյալ‑հնչունությունով համաձայնության ծրագիր, որոնք պակասում են ձեր բիզնեսի աճին։

Կատարդեմ՝ ուզում եք փորձել? Ակտիվացրեք AI օգնականը Procurize-ում և նայեք ձեր ապահովության թիմը պատասխանալ վստահությամբ – հենց զրույցում։