AI‑ორკესტრირებული ცოდნის გრაფი რეალურ‑დროის კითხვარის ავტომატიზაციისთვის

აბსტრაქტი – თანამედროვე SaaS პროვაიდერებს ეხება უწყვეტი სუსტი­ქოლის ქვითრები, შესაბამისობის აუდიტები და მომწოდებლის რისიღა შეფასებები. მანუალური დამუშავება იძლევა შთაგრძილ וועდენ შეცდომებს, რაც იწვევს ღიმილ‑მოხმარებელ‑ხელის. შემდეგი მოდერნიზებული გამოსავალი არის AI‑ორკესტრირებული ცოდნის გრაფი, რომელიც ასინქრონდება პოლიტიკის დოკუმენტებთან, მტკიცებულებების არქივებთან და კონტექსტურ რისკ‑მონაცემებთან ერთიან, Query‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ამატებული.

1. რატომ ვერ აკმაყოფილებს ტრადიციული ავტომატიზაცია

თუნდაც რთული სამუშაოტა ხელსაწყოებიც ვერ იქცევენ, რადგან ისინი ბეჭდავენ თითო კითხვას როგორც იზოლირებული ფორმის ნაცვლად სემანტიკური მოთხოვნის მიმართ, რომელიც მიმართებულია ერთიან ცოდნის ბაზაზე.

2. AI‑ორკესტრირებულ ცოდნის გრაფის ძირითად არქიტექტურაზე

  graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Ingests| B["Semantic Parser"]
    B --> C["Knowledge Graph Store"]
    D["Evidence Vault"] -->|Metadata extraction| C
    E["Vendor Profile Service"] -->|Context enrichment| C
    F["Event Bus"] -->|Triggers updates| C
    C --> G["RAG Engine"]
    G --> H["Answer Generation API"]
    H --> I["Questionnaire UI"]
    I --> J["Audit Log Service"]

Figur 1 – რეალურ‑დროის კითხვარის პასუხის მაღალი‑დონავის მონაცემის ნაკადი.

2.1 შეყვანის ფენა

• Policy Repository – ცენტრალური საცავი SOC 2, ISO 27001, GDPR და შიდა საგადასახადო დოკუმენტებისთვის. დოკუმენტები ანალიზდება LLM‑‑‑ალგორითმებით, რომელიც აბრუნებს პარაგრაფ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑- Semantic Parser – LLM‑‑‑მოჭრილები, რომლებსაც შეუძლია პერიოდინული კლოზის (subject, predicate, object) ტრიპედის სახის შემცირება.

• Evidence Vault – აკრავს აუდიტ‑ლოგებს, კონფიგურაციის სურათებს, შიდა თანმხლები რეალებს. ლIGH‑OCR‑LLM‑‑პაილინი გამოიღის ძირითად ატრიბუტებს (მაგალითად “encryption‑at‑rest enabled”) და საერთო‑მეტადი‑დაუმატებელი‑მეტად­წყისი‑მეტავთ‑მეტარაუდ მოსახლეობამ (ა).

• Vendor Profile Service – ნორმალიზირდება მომწოდებლის სპეციფიკური მონაცემები (მონაცემთა ადგილმდებარეობა, SLA‑ები, რისკ‑ქულები). თითო სახის პროფილი გადადის გრაფის შინასწორი კვანძზე.

2.2 ცოდნის გრაფის საცავი

Property graph (მაგალის Neo4j ან Amazon Neptune) ჰოსტებს ელემენტებს:

ქნის (Edges) ურთიერთობები:

• ENFORCES – PolicyClause → Control
• SUPPORTED_BY – PolicyClause → EvidenceItem
• APPLIES_TO – Vendor
• REGULATED_BY – Regulation

2.3 ქორგესია & მოვლენების ბასი

Event‑driven მიკროცისკის ფენა (Kafka ან Pulsar) აჟამდგება ცვლილებების მიერ:

• PolicyUpdate – ახდენს დაკავშირებულ მტკიცებულებებსის რე‑ინდექსაციას.
• EvidenceAdded – იწვევს ვალიდაციის სამუშაოტას, რომელიც ბასის სანდოვნობას.
• VendorRiskChange – ადაპტირებს პასუხის ვალიუზირებას რისკ‑საზიან კითხვისთვის.

ორკესტრაციის მაკრენი (Temporal.io ან Cadence) განსაზღერით exactly‑once პროცესინგი, კარგ სრულ განახლებული გრაფის მზად ასაკლ always‑current.

2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

მომხმარებელმა კითხვა დასმა შემდეგნაირ ეტაპებზე მიმდინარეობს:

1. სემანტიკური ძიება – ქემია უფრო შესაბამისი სუბ‑გრაფი ვექტორიან ეტალებში (FAISS + OpenAI embeddings).
2. კონტექსტუალური პრომპტ – შედგება პოლიტიკის კლოზები, დაკავშირებული მტკიცებულებები, მომწოდებლის სპეციფიკაციები.
3. LLM გენერაცია – ერქვით ფინალური პასუხის ფაილი (Claude‑3 ისან ან GPT‑4o).
4. პოსტ‑პროცესინგი – ცდისტურიულ შემოწმება, ციტატრების (graph node IDs) მიღება, ლოგის შენახვა Audit Log Service‑ში.

3. რეალურ‑დროის პასუხის ნაკადი – ნაბიჯამ ნაბიჯით

1. მომხმარებლის კითხვა – “გაღილავთ მონაცემებს დატოვება ევროპულ მომხმარებლებს?”
2. ინტენტის კლასიფიკაცია – NLP‑მოდელი განსაზღვრავს ინტენტს Data‑At‑Rest Encryption.
3. გრაფის აღება – იპოვის PolicyClause “Encryption‑At‑Rest” მოცულ EvidenceItem “AWS KMS configuration snapshot (2025‑09‑30)”.
4. მომწოდებლის კონტექსტი – შემოწმება vendor‑ის region‑ის EU‑ღია, და დამატებითი მტკიცებული (მაგ. GDPR‑compliant DPA).
5. პრომპტის შემდგენა

   Provide a concise answer for the following question.
   Question: Do you encrypt data at rest for EU customers?
   Policy: "Encryption‑At‑Rest" (control: C1.1, version: 3.2)
   Evidence: "AWS KMS snapshot" (date: 2025‑09‑30, confidence: 0.98)
   Vendor: "Acme SaaS EU" (region: EU, riskScore: 0.12)
   

6. LLM გენერაცია – პასუხი: “Yes. All production data for EU customers is encrypted at rest using AWS KMS with rotating CMKs. Evidence: AWS KMS snapshot (2025‑09‑30).”
7. აუდიტის ტრეკი – შენახება პასუხის Node IDs‑ით, ტაიმ‑სტამპ‑ით, კრიპტოგრამული ჰეში‑ით ტემპერატურ‑მუდმივ პირივით.
8. მომზადება – პასუხი შეთავაზებულია ქვენთარი UI‑ში, მზადება მიმოწმების საკითხვად.

საერთოდ, ციკლი ქვე 2 წამით დასრულდება, ყველა დონეზე ფლობს პროქრთირი.

4. შესანიშნავი ღირებულება ტრადიციულ სისტემებთან შედარებით

5. როგორ განაგრძოთ გრაფის დანერგვა ორგანიზაციაში

5.1 მონაცემთა მომზადების შეამოწმეთ

1. გაეცით ყველა პოლიტიკური PDF, markdown, შიდა კონტროლები.
2. ნორორმალიზიეთ მტკიცებულებების სახელის უნიფორმა (მაგ. evidence_<type>_<date>.json).
3. იაპორეთ vendors‑ის ატრიბუტები ერთ‑ერთ სტანდარტული სქემა (region, criticality, …).
4. თითო დოკუმენტს მიეცით რეგულაციის ტერიტორია‑ტეგს.

5.2 ტექნოლოგის განთავსება

5.3 აღჭურვილობის პრაქტიკა

• ცვლილების მიმოხილვა – ყველა პოლიტიკის ან მტკიცებულებების ცვლილება გასავლენ ბოროტის მიმოხილვას.
• სანდოობის დარგის ღირებულება – მტკიცებულებები, რომლებიც ნაკლებია 0.85‑ს, მონიშნული იქნება ხელით დამოწმებით.
• შენახვის პერიოდული წესები – გრაფის ყველა სიჭის ბინაში 7 წელს შეინახება, რათა შესაბამისიის აუდიტის მოთხოვნები დაკმაყოფილდება.

6. ქეის‑სტადი: 80 %‑ის სიხშირის შემცირება

კომპანია: FinTechCo (საშუალო SaaS გადახდებით)
პრობლემა: საშუალო კითხვარისპასუხის 48 საათი, ხშირად არ მიიღებდნენ დროის ლიმიტს.
განაჩინება: დეპლოირებული AI‑ორკესტრირებულ ცოდნის გრაფზე, როგორც აღწერილა. ინტეგრირებული არსებული პოლიტიკის რეპოზიტორიუმი (150 დოკუმენტი) და მტკიცებულებების ვალუტა (3 TB ლოგები).

შედეგები (3‑თვიანი პილოტი)

პილოტმა additionally გამოვლიდა 12 მოძრავებული პოლიტიკის კლაზის, რაც პრევენტიულად 250 k $‑ის შესაძლებლობის ღირებითა შემოვა.

7. მომავალ‑განახლება

1. Zero‑Knowledge Proofs – მტკიცებულებების სინტეზის ქრიპტოგრაფული მაჯიშის ინტეგრაცია, რომლებსაც არ აკლებენ რეალური მონაცემები.
2. Federated Knowledge Graphs – მრავალ‑კომპანიის თანამშრომლობა შინაარსის სერვისში, მონაცემთა სავոսի პირობით.
3. Explainable AI Overlay – ავტომატური გენერირება “რეზიუმის‑დაწერას” თითო პასუხზე, განმავლების განმაყ დამახასიათებლად.
4. Dynamic Regulation Forecasting – აკავშირებს უახლეს რეგულაციების დაფასის განაღებლობა, რომ განგაგრძელდეს პოლიტიკის განახლება.

8. დაწყება დღეს

1. კლონის განვრცობა – git clone https://github.com/procurize/knowledge-graph-orchestrator.
2. Docker‑Compose‑ის გაშვება – დააყენებს Neo4j, Kafka, Temporal, Flask‑RAG API.
3. პირველი პოლიტიკის ატვირთვა – pgctl import-policy ./policies/iso27001.pdf.
4. ტესტის კითხვის გადაცემა – Swagger UI‑ზე http://localhost:8000/docs.

დრამატიკულად თქვენსა საათში, გრაფის გახმაურება დაყენდება, რომ მშრალი შეასრულოს უსაფრთხოების ვურაკის კითხვები.

9. დასკვნა

რეალურ‑დროის AI‑ორკესტრირებული ცოდნის გრაფი შეცვლის კომისია compliance‑ის ბოტლნეკს სტრატეგიული მაისურით. ერთიანად აერთიანებს პოლიტიკას, მტკიცებულებებს, მომწოდებლის კონტექსტს, და RAG‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‐

სხვა მასალები

• Retrieval‑Augmented Generation for Compliance
• Temporal.io Orchestration Patterns