Ինքնավարժ Աղբյուրների Քարտագրման Համակարգը Retrieval‑Augmented Generation‑ի շնորհիվ

Հրատարակված՝ 2025‑11‑29 • Սպասվող կարդալու ժամանակը: 12 րոպե

Ներածություն

Անվտանգության հարցարագուռները, SOC 2 վերահսկումները, ISO 27001 գնահատումները, և նմանատիպ դասակարգման փաստաթղթերը խորթքն են արագ աճող SaaS ընկերությունների համար։ Թիմները անհարևադրյալ ժամեր ծախսում են ճիշտ քաղաքականության կլաճին փնցելու, նույն հատվածները նորից օգտագործելու և ձեռքով կապելու ապեգիրքերը յուրաքանչյուր հարցի հետ։ Թեև գոյություն ունեն ընդհանուր AI‑առաջադրված հարցաշարերի օգնականներ, նրանք պնդում են սպառն պատասխաններ, որոնք արագ հնացնելու են, երբ կարգավորումները առաջընթաց են:

Մուտքագրվում է Ինքնավարժ Աղբյուրների Քարտագրման Համակարգը (SLEME) – համակարգ, որը միացնում է Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ը ժամանակակից գիտության գրաֆիկ‑ի հետ։ SLEME‑ը մշտապես սովորում է յուրաքանչյուր հարցաշարքի փոխազդեցության վրա, ավտոմատորեն հանում է համապատասխան ապեգիրքերը և քարտագրում դրանք ճիշտ հարցի վրա՝ օգտագործելով գրաֆային հիմնված սեմանտիկային տրամաբանական reasoning։ Արդյունքը հարմարվող, աուդիտացվող և ինքնազարգացող հարթակ է, որը կարող է նոր հարցներին պատասխանին անմիջապես, պահելով լիապահագիծը:

Այս հոդվածում մենք կկատարված ենք.

1. SLEME‑ի հիմնական ճարտարապետական կառուցվածքը։
2. Ինչպես RAG‑ը և գիտության գրաֆիկները համագործակցում են՝ ստեղծելով ճշգրիտ ապեգիրքի քարտագրման մեխանիզմ։
3. Իրական արդյունքները և չափելի ROI։
4. Կատարողական լավագույն պրակտիկաներ թիմերի համար, որոնք ուզում են ներդնել այս համակարգը։

1. Ճարտարապետական Անձնագրություն

Ահա բարձր մակարդակի Mermaid գծակ՝ որը պատկերում է տվյալների հոսքը հիմնական բաղադրիչների միջև.

  graph TD
    A["Մուտքային հարցաշար"] --> B["Հարցների վերլուծիչ"]
    B --> C["Սեմանտիկայի իրանանիշ հանիչ"]
    C --> D["RAG վերապատրաստման շերտ"]
    D --> E["LLM պատասխանի გენերատոր"]
    E --> F["Ապեգիրքի թեկնածուների գնահատող"]
    F --> G["Գիտական գրաֆիկի քարտագրման"]
    G --> H["Պատասխանի & ապեգիրքի փաթեթ"]
    H --> I["Դասակարգման վահանակ"]
    D --> J["Վեկտորական պահեստ (Էմբեդինգեր)"]
    G --> K["Դինամիկ Գրաֆ (Նոդեր/Էջեր)"]
    K --> L["Կարգավորողական փոփոխությունների ավելացում"]
    L --> D
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Կողլակների բացատրություն

2. Ինչու Retrieval‑Augmented Generation‑ը այստեղ է աշխատում

Արինակային LLM‑ի մոտեցումները են՝ հոլոտ և ծրագրային աշխարհի ծակեցում: Վերապատրաստման քայլը ապահովում է փաստաբանական հղումներ.

1. Թարմություն – Վեկտորական պահեստը թարմացվում է նոր քաղաքականության փաստաթղթեր կամ կարգավորումների փոփոխությունների ժամանակ:
2. Պատ Contextual Relevance – Իրական կերպով, իրանանիշի ինձոմվումը կապում է քաղաքականության հաջորդական հատվածների հետ:
3. Բացատրություն – Յուրաքանչյուր જનադված պատասխան նախատեսում է իր աղբյուր հատվածները, ինչը բավարարում է աուդիտերի պահանջները:

2.1 Prompt-ի դիզայն

Ներքևում օրինակված RAG‑ի հրամանի (prompt) օրինակն է.

You are a compliance assistant. Using the following retrieved passages, answer the question concisely and cite each passage with a unique identifier.

Question: {{question_text}}

Passages:
{{#each retrieved_passages}}
[{{@index}}] {{text}} (source: {{source}})
{{/each}}

Answer:

LLM-ը լրացնում է «Answer» հատվածը՝ պահպանելով նշման նշանները: Հետագայում Ապեգիրքի նարակների գնահատողը ստուգում է այդ հղումները գիտական գրաֆի վրա:

2.2 Ինքնավերլուծիչ ցիկլ

Երբ անվտանգության խորհրդատունը հաստատում կամ վերականգնում է պատասխանը, համակարգը գրանցում է մարդ-ձևում հետագծի (human‑in‑the‑loop) հետազոտությունը.

• Դրական ուժ – Եթե պատասխանը պահանջում չէ խմբագրման, համապատասխան վերադասացման մոդելն receiving a reward signal.
• Պակասված ուժ – Եթե համախոսը փոխում է հատվածը, համակարգը իջեցում է այդ վերադասացման ճանապարհը և վերապատրաստում կարգավորման մոդելը:

Շաբաթների ընթացքում համակարգը սովորում է, որպե՞ս կառուցված են ամենավստահելի քաղաքականության հատվածները դասակարգման դոմենների համար, ինչը արժեքավոր է առաջին‑բաժանման ճշգրիտության բարելավման համար.

3. Իրական արդյունքների գնահատում

Միջնաժամանց դոզային SaaS ծրագրի (≈ 200 ձերք) օրինակված դեպքն ցույց տալու է հետևյալ KPI‑ները՝ SLEME–ն ներգրավելու պակորդում երեք ամսվա ընթացքում.

Առաջնագիծների հիմունքներ

• Արագություն – Պատասխանների պատրաստում լինի րոպեների ընթացքում, ինչը արագացնում է գործարքները:
• ճշգրիտություն – Պատասխանի ծագման գրաֆը ապահովում է, որ յուրաքանչյուր պատասխան կարելի է վերաբերել հստակ աղբյուրի:
• ասպարունակություն – Նոր կարգավորողական լրատվամիջոցների ինտեգրումը ավտոմատ կերպով վերադասավորում է, առանց ձեռքով կանոնների փոփոխման:

4. Կատարողական Blueprint թիմերի համար

4.1 Պրեֆիքսեր

1. Փաստաթղթերի շրձակ – Կենտրոնական պահարան քաղաքականությունների, ստուգումների, աուդիտների (PDF, DOCX, markdown).
2. Վեկտորական պահեստ – Pinecone, Weaviate, կամ բաց աղբյուրի FAISS կլաստեր.
3. LLM հասանելիություն – OpenAI, Anthropic, կամ տեղական LLM‑ը, բավականին երկար կոնտեքստային պատուհանով.
4. Գրաֆի տվյալների բազա – Neo4j, JanusGraph, կամ ամպային գրաֆային ծառայություն՝ հատկորոշված հատկագրե գրաֆների համար.

4.2 Փակված քայլ-պայման

4.3 Օպերացիոն խորհուրդներ

• Թվահամարների տարբերակ – Յուրաքանչյուր նոդի մեջ պահել effective_from և effective_to timestamps՝ աջակցում «as‑of» հարցումների համար՝ պատմական աուդիտներում.
• Գիպարակի պաշտպանություն – Ավելացնել տարբերակային գաղտնիություն՝ հավաքածում հետագծի ուսումնասիրությունների ժամանակ՝ պաշտպանելու reviewer‑ի ինքնությունը.
• Հիասքանչ որոնում – Միացնել dense‑վեկտորական որոնումը BM25 բառային որոնումով՝ պոլիտիկ Claus­ների ճիշտ ­շրջում (եթե կան).
• Մոնիտորինգ – Կիրառել զգուշացում‑չափումներ՝ եթե պատասխանի վստահության նշանը իջնի սահմանված նորմից, ակտիվացնել ձեռքեր‑հարցում.

5. Ապագա ուղղություններ

SLEME‑ի ճարտարապետությունը խոշոր հիմնադրամ է, սակայն հետագա նորարարությունները կարող են ընդլայնել հնարավորությունները.

1. Բազմամեդիա ապեգիրք – Վերապատրաստման շերտը ընդլայնել՝ ներառելով նկարների, գրանցված հղումների, և նույնիսկ Խմբագրման հատվածային տեսագրություններ:
2. Ֆեդերալ գիտական գրաֆիկներ – Թույլ տալ մի քանի ենթակազմերի արտաքին փոխանակություն անանուն ապեգիրքի նոդերով, ապահովելով տվյալների իշխանություն:
3. Zero‑Knowledge Proofs – Աջակցում տալ կրիպտոգրամային ապացույցների, որ ցույց տալու են, որ պատասխանն հիմնված է մասնակի պարբերության վրա առանց բացահայտելու ամբողջ տեքստը:
4. Պրոակտիվ ռիսկի զգուշացում – Ինտեգրում հետապնդող սպառման փոքրիկ հզորության հետ՝ նշվածը, որպեսզի պատկերացնի ապեգիրքերը, որոնք շուտով չեն լիովին համապատասխանելու նոր անվտանգության կամ դասակարգման պահանջներին:

Եզրափակագիր

Retrieval‑Augmented Generation‑ը և ինքնավերլուծական գիտական գրաֆիկը միավորված՝ Ինքնավարժ Աղբյուրների Քարտագրման Համակարգը ապահովում է իրական, աուդիտացվող, բարձր արագությամբ լուծում անվտանգության հարցաշարների ավտոմատացման համար։ SLEME‑ը ընդունող թիմերը կարող են սպասարկել աճող գործարքներ, դասակարգման ծախսերի նվազեցում, և առաջայուն աուդիտերի ուղին, որը զարգանում է կարգավորումների դինամիկ աշխարհում: