კონტექსტუალური მტკიცებულებების სინთეზი AI‑ით რეალურ დროში პროვაიდერის კითხვებზე

უსაფრთხოების და შესაბამისი კითხვარების ამოღება SaaS‑ის გაყიდვების ციკლში გახდაებ ნაკაზი. პროვაიდერებს ელოდება თავიანთით ზედმეტი თვალის ყურებით რამდენიმე ცატას გარკვეული, რომლებსაც უნდა უპასუხნენ SOC 2, ISO 27001, GDPR და ინდუსტრი‑სპეციფიკური კონტროლებით, შუალედის განმავლობაში რამდენიმე საათის მანძილზე, არა რამდენიმე დღეში. ტრადიციული ავტომატიზაციის გადაწყვეტები ხშირად იღებენ სტაბილურ სნიპეტებს დოკუმენტთა რეპოზიტორიისგან, რაც დატოვებს გუნდებს მანრუსული მოთამაშეების შეწყვებით, შესაბამისობას და აკლობის კონტექსტის დამატებით. შედეგად მიღებულ პროცესში იწერება სუსტი ოპერაცია, რომელიც მეტად მხარდაჭერით უტრონსა და განსაოცნაკა.

კონტექსტუალური მტკიცებულებების სინთეზი (CES) არის AI‑ზე ბენადებული სამუშაო ნაკადი, რომელიც გადალახავს მარტივი რიბუქირის. ერთი ბლოგის პუნქტის მოპოვების მაგიერ, ის გააცნობს კითხვაზე მიზანს, ამაგრებს შესაბამისი მტკიცებულებების ნაკადს, დამატებით კონტექსტს, და შექმნის ერთიან, აუდიტირებად პასუხს. მისი ძირითადი შთამბეჭდავი ფაქტორებია:

1. ერთიანი მტკიცებულებების ცოდნის გრაფი – ნოდები წარმოდგენენ პოლიტიკებს, აუდიტის მოსაჯებს, მესამე‑პარტიის ცოდე‑დაკვიდრეთებს, და გარეთული საფრთხის ინტელექტის;
   ბიჯები ასახავენ ურთიერთობებს כגון “cover‑s”, “derived‑from”, ან “expires‑on”.
2. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) – დიდი ენის მოდელი (LLM), რომელიც ოპტიმიზირებულია სწრაფ დენსირებულ ქვევანტის მაღაზიის მოთხოვნებით, კითხვებს აკმაყოფილებთ ყველაზე შესაბამისი მტკიცებულებების ნოდებით.
3. კონტექსტუალური თანწყობა სამოქმედო სახე – მსუბუქი წესების ძრავა, რომელიც დაამატებს შესაბამისი‑კომპლიუმარული ლოჯიკას (მაგ. “თუ კონტროლი მონიშნულია ‘in‑progress’, დაემატება რემედიციის მიმდევრობა”).
4. Audit Trail Builder – თითოეული შექმნილი პასუხის ავტომატურად ბმული იდგება გრაფის საფუძველზე, დროის მარკვენებში, და ვერსიის ნომერებთან, შექმნის დამჭირის‑მოწმნაზე მტკიცებულებების ტრეკი.

შედეგად მზადდება რეალურ‑დროშივე, AI‑ით შექმნილი პასუხი, რომელიც შეიძლება მიმოხილვა, კომენტარის დამატება, ან პირდაპირ პროვაიდერის პორტალზე გამოცემა. ქვემოთ ჩვენ მოგატანა არქიტექტურა, ინფორმაციის პროვინაცის გზა, და პრაქტიკული ნაბიჯები იმ გუნდებისთვის, რომლებიც სურვინიან CES-ის გადაყვანის შესაბამისი ნაკლებად.

1. ორიგინალი რიბუქის რა პრობლემა აქვს

2. CES‑ის ძირითადი კომპონენტები

2.1 Evidence Knowledge Graph

გრაფი არის ჭუქნის წყარო. თითოეული ნოდი ინახავს:

• Content – არასრულტექსტული მონაცემი ან სტრუქტურირებული მონაცემები (JSON, CSV).
• Metadata – წყაროს სისტემა, შექმნის თარიღი, შესაბამისი რეგულატორიული ფრეიმვორკი, ვადის გასვლის თარიღი.
• Hash – კრიპტოგრაფიული აუდიტის ნაკადი ბეჭდვისათვის.

ბიჯები გამოსახავენ ლოგიკური ურთიერთობები:

  graph TD
    "Policy: Access Control" -->|"covers"| "Control: AC‑1"
    "Audit Report: Q3‑2024" -->|"evidence‑for"| "Control: AC‑1"
    "Third‑Party Attestation" -->|"validates"| "Policy: Data Retention"
    "Threat Intel Feed" -->|"impacts"| "Control: Incident Response"

შენიშვნა: ყველა ნოდის სახელი გაუქმებულია ციტატებში, როგორც საჭიროა Mermaid‑ის სინტაქსის; არ არის საჭირო escaping.

2.2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

როდესაც კითხვარი შემოდგომას საქმიანობა, სისტემა აკეთებს:

1. Intent Extraction – LLM‑ი ბეჭდავს კითხვას, ქმნის სტრუქტურირებულ წარმოდგენას
   (მაგ. {framework: "SOC2", control: "CC6.1", domain: "Security Incident Management"}).
2. Vector Search – იმპლაზის ჩანაწერი გადადის დენსირებულ ქლავში, რომელიც დახვეწილს აქვს (FAISS ან Elastic Vector) და იწვევს TOP‑k შესაბამისი გრაფის ნოდების სია.
3. Pass‑Through Prompt – LLM‑ის იღებს მიღებულ მტკიცებულებებს და დაგეგმავს პრომპტს, რომელიც სინთეზირებს მოკლე პასუხს ციტატებთან.

2.3 Contextual Reasoning Layer

წესების ძრავა იმყოფება retrieval-ისა და გენერაციის შუა:

ძრავა შეიძლება enforcing გააკეთოს:

• Expiration checks – ბლოკირებულია მტკიცებულება, რომლის ვადა უკვე დასრულებულია.
• Regulation mapping – გულისხმობით, პასუხი აკმაყოფილებს რამდენიმე ფრეიმვორკს.
• Privacy masks – სენსიტიური ველები წაშლილია, სანამ მოდელს მი पहुंचेდებიან.

2.4 Audit Trail Builder

თითოეულ პასუხს აქვს COMPOSITE OBJECT:

{
  "answer_id": "ans-2025-10-22-001",
  "question_id": "q-12345",
  "generated_text": "...",
  "evidence_refs": [
    {"node_id": "policy-AC-1", "hash": "a5f3c6"},
    {"node_id": "audit-2024-Q3", "hash": "d9e2b8"}
  ],
  "timestamp": "2025-10-22T14:32:10Z",
  "llm_version": "gpt‑4‑turbo‑2024‑09‑12"
}

ეს JSON‑ი შეიძლება შესაწიროს დაუფორმურ შესასვლელი (WORM) ლოგში და მოგვიანებით გამოვიდეს შესაბამისი კომპლექტის დეშბორდში, აუდიტორებს ეძლევა “მაუს‑ოვერ” ნახვა, რომელ მიცავით მტკიცებულება თითოეული დებულება.

3. End‑to‑End Data Flow

  sequenceDiagram
    participant User as Security Analyst
    participant UI as Procurize Dashboard
    participant CES as Contextual Evidence Synthesizer
    participant KG as Knowledge Graph
    participant LLM as Retrieval‑Augmented LLM
    participant Log as Audit Trail Store

    User->>UI: Upload new questionnaire (PDF/JSON)
    UI->>CES: Parse questions, create intent objects
    CES->>KG: Vector search for each intent
    KG-->>CES: Return top‑k evidence nodes
    CES->>LLM: Prompt with evidence + synthesis rules
    LLM-->>CES: Generated answer
    CES->>Log: Store answer with evidence refs
    Log-->>UI: Show answer with traceability links
    User->>UI: Review, comment, approve
    UI->>CES: Push approved answer to vendor portal

ამ დია გრძელყოფთ, რომ მონაცემთა გადამოწმება დარჩება კრიტიკული პუნქტი. ევალს როგორც ანალიტიკოსებმა შეისწავლონ პასუხი, შესაძლოა დამატებითი კომენტარი ან გადაბრუნება, აჭარეთან, ორიენტირებულია სწრაფი გადარიცხვაა, გადარჩენები‑ის საგერხებით.

4. Implementation Blueprint

4.1 Setup the Knowledge Graph

1. აირჩიეთ გრაფის მონაცემთა ბაზა — Neo4j, JanusGraph, ან Amazon Neptune.
2. ინჟინირეთ არსებული საგნები — პოლიტიკები (Markdown, PDF), აუდიტის შედგენილები (CSV/Excel), მესამე‑პარტიის ცოდე‑დაკვიდრეთები (JSON), საფრთხის ინტელექტის ბუხტები (STIX/TAXII).
3. გენერირეთ embeddings — გამოიყენეთ all-MiniLM-L6-v2 მოდელი თითოეულ ნოდის ტექსტისათვის.
4. შექმენით ვექტორული ინდექსი — embeddings‑ის შენახვა FAISS ან Elastic Vector-სთვის სწრაფი NN‑queries.

4.2 Build the Retrieval‑Augmented Layer

• დანიშნეთ LLM‑ის endpoint (OpenAI, Anthropic, ან Llama‑3‑self‑hosted) კერძო API‑გატანის ქვეშ.
• მოხშე‑ბლოკირეთ Prompt Template, რომელიც შეიცავს placeholders‑ებს:
  • {{question}}
  • {{retrieved_evidence}}
  • {{compliance_rules}}
• გამოიყენეთ LangChain ან LlamaIndex, რომ orchestration‑ი დაგროვებული‑თავრულ‑ანალიზაციის (retrieval‑generation) ციკლი შესრულდეს.

4.3 Define Reasoning Rules

იმოქმედეთ წესის ძრავით Durable Rules, Drools, ან იაშუა Python‑based DSL. მაგალითი წესის კროლერაა:

rules = [
    {
        "condition": lambda node: node["status"] == "expired",
        "action": lambda ctx: ctx["exclude"](node)
    },
    {
        "condition": lambda node: node["framework"] == "SOC2" and node["control"] == "CC6.1",
        "action": lambda ctx: ctx["add_context"]("Incident response plan last tested on {{last_test_date}}")
    }
]

4.4 Auditable Storage

• შეინახეთ კომპოზიტური პასუხის ობიექტი append‑only S3‑ ბაკეტი Object Lock‑ით ან ბლოკჩეინ‑ბაზაზე.
• გამოითვალეთ SHA‑256 hash თითოეულ პასუხზე, რომ დადასტუროთ მასზე შეჭამება.

4.5 UI Integration

• Vergify Procurize dashboard‑ის “AI‑Synthesize” ღილაკის დამატება ყოველ კითხვარის ხაზზე.
• აჩვენეთ დაკომპაქტებული ნახვა, რომელიც გვთავაზობს:
  • გენერირებულ პასუხს.
  • Inline ციტატებს (მაგ. [Policy: Access Control] ბმული გრაფის ნოდაზე).
  • ვერსიის ბეჯის (v1.3‑2025‑10‑22).

4.6 Monitoring & Continuous Improvement

შეგრეთება ყოველი მაჩვენებლისგან Prometheus‑ში, შემდგომში alerts‑ის დასაწყისაც, ანალიტიკით feed‑ის Rule‑Engine‑ის ავტომატური აღქმა.

5. Real‑World Benefits

1. თარგმანის დროის შემცირება — ნაკლებია 70‑80 % პასუხის საშუალო დროში (48 საათი → ~10 საათი).
2. მაღალი სისწორე — მიცნობილი მტკიცებულებების ციტატებით შეცდომის რისკი იჭერ ~95 %.
3. Auditable Documentation — ერთი‑დეტალურად click‑Export‑ი audit‑trail‑ზე, საითა SOC 2 და ISO 27001‑ის განყოფილება.
4. Scalable Knowledge Reuse — ახალი კითხვარები ავტომატურად იყენებენ არსებულ მტკიცებულებებს, დუბლირება არ არის.

FinTech‑ის გარკვეული შემთხვევაში, CES-ის გადაყვანის შემდეგ, პროვაიდერის რისკის გუნდი ოთხჯერ მეტი კითხვარისა კი შემუშავება დილით ვერ აძლია.

6. Security & Privacy Considerations

• Data Isolation — ვექტორული სახეობები და LLM‑ის ინფერენციები VPC‑ში, ინტერნეტ‑ეკსიმის გარეშე.
• Zero‑Trust Access — ახლა‑თვიური IAM‑ტოკენები ანალისტის სესიამდე.
• Differential Privacy — გარე threat‑intel feed‑ის გამოყენებისას შორს noise‑ის დამატება, აკრძალული ეკონომიკური დოკუმენტების გავრბენილი.
• Model Auditing – ყველა LLM‑ის მოთხოვნა‑პასუხის ლოგირება, ტრაექციის შემოწმება ორდინალურ აუდიტებს.

7. Future Enhancements

8. Getting Started Checklist

1. დარეგისტრირეთ მიმდინარე მტკიცებულებების წყაროები — სიახლეები პოლიტიკები, აუდიტის შედგენილები, ცოდე‑დაკვიდრეთები, ინტელექტის ბუხტები.
2. გადაამუშავეთ გრაფის მონაცემთა ბაზა და იმპორტირება საგნები metadata‑თი.
3. შექმენით embeddings და განახლებათ ვექტორული ძიება.
4. განადიცავით LLM‑ის RAG‑wrapper‑ი (LangChain, LlamaIndex).
5. აღწერეთ შესაბამისი წესები, რომელიც იღებს თქვენი ორგანიზაციის სპეციფიკურ მოთხოვნებს.
6. იმპლემენტიეთ Procurize – დაამატეთ “AI‑Synthesize” ღილაკი და audit‑trail UI‑კომპონენტი.
7. გადაატრიალეთ pilots‑ზე მცირე კითხვარის ქვევით, ფასი დრო, edit‑rate, audit‑ability.
8. Iterate – აუხერხეთ წესები, გაძლიერეთ გრაფი, დაუკარგალეთ ახალი ფრეიმვორკები.

ამ ნაბიჯებით, თქვენ გადიყვანეთ დროის‑დროშივე, AI‑აღდგენა, შესაბამისი‑ინჟინარის ცხრილაკის სხვადასხვამკვრივით, რომელსაც შეუძლია გადატვირთოთ თქვენი საგაცის‑გადასახადის სამუშაო ნაკადი.