Adaptivni Evidencii Samaranebis Enjin Real‑Time Vendor Questionnaire‑ebis shesabamis

დღის ორიაციებმა ყოველ კვირამ ალექსანდრეთენ მრავალ დილას უსაფრთხოების ქვეჩევნებს იღებენ—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 და მცხოვრები ინდუსტრიული კვლევები. კანდიდატებს ჩვეულებრივ პასუხები ბეჭდავენ ვებ‑ფორმაში, მიმაგრებენ PDF‑ებს და შემდეგ საათები დახარჯავენ მასალების გადამოწმებაზე, რომ თითოეულ სპორტაც სავიწყეში მოწონებული პრივილეჯის არქივი შესაბამისია. მანუალული მუშაობა შექმნის ბოტლ‑კარგებით, ზრდის უჯიმის არაკონვენციალურობას და ზრდის სერვისის ღირებულებას.

Procurize AI უკვე გამოვლიდა ბევრი მიუთითებლობით დავალებების ორგანიზაციით, კოლაბორაციული კომენტირებით და AI‑ით წარმოქმნილი პასუხის პროექტებთან. შემდეგი საფეხურიაა მტკიცებულებების მართვა: როგორ უნდა წარმოდგენა სწორი არქივი—პოლისი, აუტიტის ანგარიში, კონფიგურაციის სნეპშოტი—ზუსტი ფორმატში, რომელიც მიმოხილველისგან მოითხოვება, ერთდროულად დარწმუნებული, რომ მტკიცებულება ახალი, შესაბამისი და აუტიტირებადია.

ამ სტატიის შიგნით ჩვენ გვხვდება Adaptivni Evidencii Samaranebis Enjin (AESE)—თვით‑ოპტიმიზაციის AI‑სერვისი, რომელიც:

1. იდენტიფიცირება საუკეთესო მტკიცებულების ნაწილი ყოველი ქვეჩვეულის გვერდზე რეალურ დროში.
2. სამთავრობელი ეს ნაწილი მოკლე, რეგულატორმა-მზადლენილ გაზრდასთან.
3. მიერთება საბოლოო გაზრდის წყარო-დოკუმენტთან ვერსიის‑აკონტროლებული ცოდნის გრაფიკში.
4. ვალიდირება შედეგის შესაბამისი კომპლიის პოლიტიკებთან და გარე სტანდარტებთან RAG‑გამსიმრავლე LLM‑ით.

შედეგია ერთ‑დაკლიკის შესაბამისი პასუხი, რომელიც შეიძლება გადახედოს, დამორჩილოს ან გადამწყვეტად შეცვალოს ადამიანი, ხოლო სისტემა ბეჭდავს ზედამხედველობაზე დამაგრებული მოთხოვნის ტრაექტორიას.

ვინაიდან ტრადიციული მტკიცებულებების მმართველობა იჭირა

ეს ნაკლულებები 30‑50 % მეტი დროის პროცესსა იძირითა და ზრდის კომპლიის მოთხოვნის შანსს. AESE‑ი ახდენს ამ ყველა საკითხის იდენტურ თანხვედრში.

AESE‑ის ძირითადი არქიტექტურა

ენჟინი აგებულია სამ სწრაფად მოდულარულ ფენაზე:

1. სემანტიკური ჩამოყრის ფენა – იყენებს ჰიბრიდურ RAG ინდექსს (განამრავლებული ვექტორული + BM25) კანდიდატის მტკიცებულებების ნაწილის მოსაძიებლად.
2. ადაპტიული სამთავრობლების ფენა – ფინი‑ტიუნირებული LLM პრომპტ‑თარგებით, რომელიც ადაპტურება კითხვარის კონტექსტზე (ინდუსტრი, რეგულაცია, რისკის დონე).
3. პირველ‑წყარო გრაფის ფენა – პროპერტის გრაფიკი, რომელიც ცოცხალს გადაგზავნის მტკიცებულებების ნოდებს, პასუხის ნოდებს და “derived‑from” კიდის, შედგენილი ვერსიის მენაძითა და კრიპტოგრაფიული ჰეშებით.

ქვემოთ მოცემულია Mermaid‑ის დიაგრამა, რომელიც ილუზიურ ფორმით აჩვენებს მონაცემთა ნაკადის კითხვარის მოთხოვნიდან საბოლოო პასუხამდე.

  graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

All node labels are surrounded by double quotes as required.

ნაბიჯ‑ნაბიჯ სამუშაო ნაკადი

1. Intent Extraction

როდესაც მომხმარებელი ფორმის ველს ღორწავს, UI‑ი უგზავნის კითხვარით დაწერილ ტექსტს მსუბუქ ინტენტ‑მოდელს. მოდელი კატეგორიზაციას აძლევს რამდენიმე მტკიცებულების კატეგორიის (პოლისი, აუტიტის ანგარიში, კონფიგურაცია, ლოგ‑ნაკედი, მესამე‑მხრივი დადასტურება).

2. Semantic Retrieval

დასიკვეთილი ინტენტ‑მიაქვს ჰიბრიდურ RAG‑ინდექსზე მოთხოვნის შესრულება:

• განამრავლებული ვექტორები გენერირდება ენქოდერით, რომელიც კარგად დანაკარგული ორგანიზაციის სულიერი აკისრულება.
• BM25 იძლევა ლექსიკალურ დამთხვევას რეგულაციურ ციტატებზე (მაგ: “ISO 27001 A.12.1”).

ენჟინი იაბრუნებს Top‑K (ნაწყისში = 5) ნაწილის, თითოეული ითვალისწინებს მარტივი მეტამის ჩანაწერით:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. Adaptive Prompt Builder

სისტემა ქმნის დინამიკურ პრომპტს, რომელიც შეიცავს:

• ორიგინალურ კითხვარით.
• არჩეულ მტკიცებულებების ნაწილის (მოკლე bullet‑list).
• რეგულაციურ ტონზე მითითებებს (მაგ “იყავი პასიური ფორმა, მითითე კლაზი ნომრები”).

პრომპტის მაგალითი:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

4. LLM Summarizer

დომენ‑ადაპტირებული LLM (მაგ: 13B მოდელი, ფინი‑ტიუნირებული 10 k ისტორიული_questionnaire‑evidence‑პარები) იღებს პრომპტს. მოდელი ითავს რეზინქლას, რომელიც:

• ციტირებს ზუსტად წყარო‑მტკიცებულებას (მაგ “see Access Control Policy §4.2”).
• შეინარჩუნებს ენის თანხვედრაზე წინასწარგამზადებული პასუხებით (few‑shot examples).

ნმუღის მაგალითი:

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

5. Provenance Graph Update

პასუხის ნოდი შექმნილია გრაფიკში, რომლებსაც აქვთ answer_id, question_id, generated_at, model_version. DERIVED_FROM‑ edged‑ები უკავშირდება წყარო‑მტკიცებულებების ნოდებს, რომელშიც შედის hash‑ი, რაც უზრუნველყოფს იმიუტაციულობას. გრაფიკია შენახული Merkle‑tree‑საპორტის ბაზაზე, რაც იძლევა ტრეკის დარღვევის შემოწმებასა და კრიპტოგრაფიულ გადამოწმებას.

6. Answer Publication & Human Review

შესრულებული პასუხი გამოჩნდება კითხვარის UI‑ში ღილაკით “Evidence View”. ღილაკის დაკლიკებით გამოჩნდება დაკავშირებული ნაწილის, მათი ვერსიები და ციფრული ხელმოწერა. მიმნახველებმა შეუძლიათ:

• დამინტერესება (შექმნის უტილურ აუტიტ‑არეკოდირებას).
• რედაქტირება (ჰქვია ახალი ვერსია პასუხის ნოდზე).
• მაკრძალვა (უკვე მოდის მოდელიის Reinforcement‑Learning‑Loop‑ში).

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

AESE-ს იყენებს მსუბუქრ RLHF ციკლს:

1. შეგროვება მიმნახველის ქმედება (დამინიშნება/რედაქტირება/მაკრძალვა) დროის სტატისტიქით.
2. რედაქტირება ითვლის pairwise preference data‑ზე (ორივე პასუხის შედარება).
3. პერიოდულად ფინი‑ტიუნირება LLM‑ის ამ პრეფერენციებზე Proximal Policy Optimization (PPO) ალგორითმით.

მუდმივად მოდის ორგანიზაციის‑დაკაჟებული ფორმატირება, რაც ხელსაყრელია მოდელები შეცდომის შემთხვევაში 70 % ზომის გადაღება.

უსაფრთხოების და კომპლიუსის გარანტიები

შესრულების ბენჩმარკები

ეს ციფრები წამოყენებულია ქვეჟევერენციის შვიდ თვეში, რომელიც საშუალოდ 1 200 კითხვარის იტემის ყოველთვიურად მქონეობის მქონეა.

Procurize‑პლატფორმასთან ინტეგრაცია

AESE‑ის შიგნითა მიკროკეთისთვის ღიპიცხვა RESTful API:

• POST /summarize – იღებს question_id და არასავალდებულო context.
• GET /graph/{answer_id} – აბრუნებს provenance‑მონაკრეობას JSON‑LD ფორმით.
• WEBHOOK /feedback – იღებს მიმნახველი ქმედებებს RLHF‑ის მიზნით.

სერვისი შესაძლებელია ვათვალოთ ნებისმიერი არსებული სამუშაო ნაკადის — კი კონტრილირებული სეება, CI/CD‑pipeline compliance‑შემოწმებისთვის, თუ პირდაპირ Procurize UI‑ში დალუქული JavaScript SDK‑ით.

მომავალის რუკა

1. მულტიმოდალი Evidencii – შედგენილი ეკრანის სურათები, არქიტექტურული დიაგრამები და კოდი‑სნიპეტები დისკის‑გავლით LLM‑ებით.
2. ქვე‑ორგანიზაციების ცოდნის გრაფიკის ფედერაცია – უსაფრთხოების გაზიარება პარტნიორებთან ტრეკის დაცვით.
3. Zero‑Trust Access Controls – გრაფიკული მოთხოვნის ატრიბუტ‑დაფუძნებული პოლიტიკები, რომლებსაც საჭიროა უფლებების მედია‑ნაჯადები.
4. Regulation Forecast Engine – AESE‑ის შერწყმა პროგნოზირების რეგულატორიის მოდელს, რომ გადაკვეთის გარეშე წინასწარ დაინიშნოს გამომდინარე მტკიცებულებების ნაკლებობა.

დასკვნა

Adaptivni Evidencii Samaranebis Enjin გარდამოქმნის დამინიშნეთ‑და‑მიმაგრეთ ნაბიჯს — წარმატებული, AI‑ით შემოღებული გამოცდილება, რომელიც იძლევა:

• სიჩქარე – რეალურ დროში პასუხი, სრული ღრმა შერჩევის გარეშე.
• სიზუსტე – კონტექსტ‑მიზნობრივი სამთავრობლობა, რეგულაციის შერტოლებით.
• აუდიტირებადობა – იმუტალური provenance‑ტრეკი თითოეული პასუხის მიხედვით.

რეკლამირებულ retrieval‑augmented generation, დინამიკური პრომპტინგის და ვერსიის‑მოწინავე ცოდნის გრაფიკის საშუალებით AESE აძლიერებს კომპლიციანციის ავტომატიზაციას. ორგანიზაციებს, რომლებიც ერთგულად მოუჩნდა ამ ფუნქციას, შეუძლიათ უფრო სწრაფი ხმა‑შეკრულებების დასმება, ნაკლები აუტიტ‑რეიზიუმის რისკი და რიგის შანსის გაუმჯობესება სწრაფად‑განმოცხადებულ B2B ბაზარზე.