---
sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - Compliance Automation
  - AI Prompt Engineering
  - Retrieval Augmented Generation
  - Vendor Risk Management
tags:
  - security questionnaire
  - RAG
  - adaptive prompts
  - LLM
  - compliance AI
type: article
title: გამძილებული გადამტანის გენერაცია ადაპტირებული პრომპტის შაბლონებით უსაფრთხოების შეკითხვაზე ავტომატიზაციისთვის
description: გაიგეთ, როგორ შექმნის RAG-ისა და ადაპტირებული პრომპტის შაბლონების კომბინაცია ცხადივე, აუდიტირებადი პასუხებს უსაფრთხოების კითხვარებში და შესაბამისობის აუდიტებში.
breadcrumb: ადაპტირებული RAG პრომპტის გეგმა
index_title: გამძილებული გადამტანის გენერაცია ადაპტირებული პრომპტის შაბლონებით
last_updated: სამშაბათი, 28 ოქტომბერი 2025
article_date: 2025.10.28
brief: |
  აღნიშნული სტატია წარმოშობს პრაქტიკული გეგმა, რომელიც გაერთიანებს Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ს ადაპტირებული პრომპტის შაბლონებთან. რეალურ‑დროის დამადასტურებელი წყაროებს, ცოდნის გრაფებსა და LLM‑ებს დაკავშირებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები ავტომატურად წარმოადგენენ, უფრო მაღალი სიზუსტით, გადახვევის საშუალებითა და აუდიტირებადობით, ხოლო თანაპირის სხვისა compliance‑გუნდები აკონტროლებენ პროცესსა.  
---

# გამძილებული გადამტანის გენერაცია ადაპტირებული პრომპტის შაბლონებით უსაფრთხოების შეკითხვაზე ავტომატიზაციისთვის

საფასური SaaS‑შესაბამისობაში უსაფრთხოების კითხვარის გაკეთება მდგომარეობს ყველა ახალი კონტრაქტის დარიცხვაში. გუნდები ჯერ კიდევ დახარჯავენ უამრავ დროის პოლიტიკური დოკუმენტებზე, დამადასტურებელი არქივებზე და წინაღიო აუდიტის არქივებზე შერჩევისათვის, რათა გააკეთონ პასუხები, რომლებიც დამადასტურებელ აუდიტორებსა გემოვნებას უჭირავენ. ტრადიციული AI‑დადგილი პასუხის გენერატორები ხშირად ვერ საქმე მოქმედებენ, რადგან ისინი იმყოფება სტატიკური ენის მოდელის შედეგად, რომელიც ვერ გარანტირებს მიწოდებული ინფორმაციას თავიანთ განახლებულობასა ან შესაბამისობას.

**Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** vult იცავს ინფორმაციას, მიწოდებული მასთან უვრცელებული, კონტექსტ‑სპეციფიკური დოკუმენტები ინფერენციის დროს. როდესაც RAG‑ისთან ერთად იყენება **ადაპტირებული პრომპტის შაბლონები**, სისტემა დინამიკურად იაზინებს LLM‑ის მოთხოვნას წლიურ კითხვარის დომენზე, რისკზეა და ჩამოყალიბებული საფუძვლებზე. შედეგად, მივიღებთ დახურული‑ლूपის მანქანას, რომელიც ქმნის **სიზუსტით, აუდიტირებადობითა და შესაბამისობით** პასუხებს, თანადანამ დასაპასუხებელი ადამიანის compliance‑ოფიცერი მუშავდება ვალიკაციაზე.

ქვემოთ გამოვითვალისწინებთ არქიტექტურას, პრომპტის ინჟინერიის მეტოდლოგიას და ოპერაციული საუკეთესო პრაქტიკას, რომელიც ცოცხლად გადადის პროტოპროქტს-მზად-შეერთებას ნებისმიერი უსაფრთხოების კითხვარის სამუშაო ნაკადის საფუძველზე.

---

## 1. რატომ RAG‑ით ცალკე არ არის საკმარისი

თავისუფალი RAG‑ის პაიპლაინი ჩვეულებრივ ითვლის სამ ნაბიჯზე:

1. **დოკუმენტის მოძიება** – ვექტორული ძიება ცოდნის ბაზაზე (პოლიტიკის PDF‑ები, აუდიტის ლოგები, სრვლის აღქმები) վերադարձის ყველაზე შესაბამისი პასაჟები.  
2. **კონტექსტის შერჩევა** – გადმოყვანილი პასაჟები შერედდება მომხმარებლის შეკითხვასთან და გადილოდება LLM‑ს.  
3. **პასუხის გენერირება** – LLM‑ის შემოქმნის პასუხი, რიგრადაც ციტირებს გადმოყვანილ ტექსტს.

ეს ზრდის ფაქტიკალურ სიზუსტეს კომპიუტერული LLM‑ის მიმართ, თუმცა ხშირად შედის **პრომპტის ცოცხალი არასტაბილურობა**:

- სხვადასხვა კითხვრები ეწვევა ერთიდაიიურ კონცეფციებს, ნაზად განსხვავებული სიტყვებით. სტატიკური პრომპტი შეიძლება გადამყუთდება ან წაგტოვოთ საჭირო შესაბამისის ფრაზა.  
- დამადასტურებელი სიზუსტე ცვალდება წესნებს დეველოპმენტისას. ერთი პრომპტი ვერ ვითარგლავს გარკვეულ რეგულაციის ენაზე.  
- აუდიტორებს სჭირდებათ **ტრიალებული ციტირებები**. მარტივი RAG‑ისივე შეიძლება შეჭარმა ციტირებს ბარნის semantics‑ის გარეშე, რაც აუდიტის ტრეკისათვის საჭიროა.

ამ განსაზღვრულებმა აუცილებელია შემდეგი დონე: **ადაპტირებული პრომპტის შაბლონები**, რომელიც ფორმირებულია კითხვარის კონტექსტის მიხედვით.

---

## 2. ადაპტირებული RAG‑ის ბლუპრინტი – ძირითად კომპონენტები

```mermaid
graph TD
    A["შემოტანის კითხვარის ელემენტი"] --> B["რისკის & დომეინის კლასიფიკატორი"]
    B --> C["დინამიკური პრომპტის შაბლონების ძრავა"]
    C --> D["ვექტორული რეტრიერი (RAG)"]
    D --> E["LLM (გენერაცია)"]
    E --> F["პასუხი სტრუქტურირებული ციტირებებსით"]
    F --> G["ადამიანის გადამოწმება & დამტკიცება"]
    G --> H["აუდიტ‑მომზადებული პასუხის შენახვა"]

• რისკის & დომეინის კლასიფიკატორი – ბერი‑ლეტე LLM‑ის ან წეს‑დაფუძნებული ძრავის გამოყენებით, ტაგებს თითოეულ კითხვას რისკის დონეზე (მაღალი/შუალედი/დაბალი) და დომეინზე (ქსელი, მონაცემთა კონფიდენციალურობა, იდენტიფიკაცია და ასე შემდეგ).
• დინამიკური პრომპტის შაბლონების ძრავა – ბიბლიოთეკა, რომლის შაბლონებს (შესავალი, პოლისის‑სპეციფიკური ენა, ციტირების ფორმატი) იყენებს, რეალურ დროზე არჩება და შემდგეობა კლასიფიკატორის გამოსავალის მიხედვით.
• ვექტორული რეტრიერი (RAG) – აკმაყოფილებს მსგავსის საძიებობაზე ვერსიონირირებულ დამადასტურებელ წყაროებზე. წყაროები აქვენტითაა ინდექსირებული (ემოისებით) და დამატებით მეტამონაცემებით (პოლისი ვერსია, დამადასტურების თარიღი, მიმომხილველი).
• LLM (გენერაცია) – შეიძლება იყოს პროპრაიეტარული მოდელი ან ღია‑ვანსის LLM‑ი, რომელიც ფინ‑ტიუნებულია შესაბამისობის ენაზე. იგი ადაპტირებულია სტრუქტურირებულ პრომპტზე, რათა წარმოშდეს markdown‑ის მიხედვით პასუხები ციტირებით.
• ადამიანის გადამოწმება & დამტკიცება – UI‑ლან, სადაც შესაბამისობის ანალისტები იხილავენ პასუხს, იუკეთებთ ციტირებებს, ან დარეგულირებენ რომელიმიერად. სისტემა ბეჭდენს ყველა რედაქციას ტრანსპარენტურობისთვის.
• აუდიტ‑მომზადებული პასუხის შენახვა – საბოლოო პასუხი, ციტირებების სუპერბტებთან, იშახება როგორც ერთწყარო მეცივე ნებისმიერი მომავალ აუდიტისათვის.

3. ადაპტირებული პრომპტის შაბლონების შექმნა

3.1 შაბლონების განყოფილება

შაბლონების მოხსენება მოვიდა ოთხ მხარდასაწყობ დიამენტები:

შაბლონის შაბლონი შეიძლება იყოს მოკლე JSON / YAML კატალოგში:

templates:
  high:
    intro: "ჩვენი მიმდინარე კონტროლებით, დავადასტურებთ, რომ"
    policy_clause: "იხილეთ პოლისი **{{policy_id}}** მეტი შესწავლისთვის."
    citation: "[[დამადასტურება {{evidence_id}}]]"
  low:
    intro: "კი."
    citation: ""

გაშვებული პროცესისას ინტერნეტზე შედის:

{{intro}} {{answer_body}} {{policy_clause}} {{citation}}

3.2 პრომპტის აგების ალგორითმი (პსედოკოდი)

{{USER_ANSWER}}‑ის ადგილას მომავალში ჩასაშენდება LLM-ის გენერაციული ტექსტი, რაც უზრუნველყოფს, რომ საბოლოო პასუხი აკმაყოფილებს რეგულაციის ენაზე, რომელიც შაბლონში განსაზღვრულია.

4. აუდიტირებადი RAG‑ის უწყის წყარო – დოკუმენტის ინსტრუმენტი

საკompლიკატორეული დამადასტურებელი წყარო უნდა აკმაყოფილებდეს სამი პრინციპს:

1. ვერსიონირება – დოკუმენტის ყოველი შეყვანის შემდგომ, ახალი ვერსია შექმნის დროის ნიშნის ქვეშ.
2. მეტამონაცემის მცენეობა – დაემატოთ ველები, როგორც policy_id, control_id, effective_date, expiration_date, reviewer.
3. წვდომის აუდიტი – ದಾಖಲებული უნდა იყოს ყოველი მოთხოვნა, შესაბამისი ჰეშ‑კვიდის ცნობისა, რომ exactly რომელ დოკუმენტია მიმაღრებულია.

პაქტიკური საიტია Git‑რისტორირებული ბლობ‑საცავი ვექტორული ინდექსის (მაგ. FAISS ან Vespa) კავშირით. ყოველი commit‑ი წარმოადგენს დამადასტურებელ წყაროს სურათს; სისტემა შეძლებს უკან გადასვლა გარკვეული დროის snapshot‑ის მიხედვით, თუ აუდიტორებმა მოთხოვნიდა კონკრეტული დროის დამადასტურება.

5. ადამიანი‑მध्यაცის სამუშაო ნაკადი

უფრო სახის მაღალი პრომპტების სიღრმისეული შედგენა, compliance‑სპეციალისტის მოქმედება მაინც აუცილებელია. UI‑ის პროცესი მოიცავს:

1. გადახედვა – პასუხის შეკრებული მიმოხილვა ციტირებით, სადაც თითოეულ ID‑ზე დაწკაპება აჩვენებს შესაბამისი ტექსტის სნიპს.
2. რედაქტირება – ანალისტმა შეუძლია შეცვალოს ფორმულირება ან ციტირებადი მასალას ჩანაწერით.
3. დამოწმება / უარყოფა – დამტკიცების შემდეგ სისტემა ბეჭდება თითოეული ციტირებული დოკუმენტის ვერსიის ჰეშ‑კოდი, ქმნის დაბოლოებულ აუდიტის ტრეკს.
4. გასვლითი ბუღაჟი – ანალისტის რედაქტირებებს feeds‑შენ back‑ში შიდა reinforcement‑learning მოდელს, რაც ოპტიმიზაციას აკეთებს პრომპტის არჩენებში მომავალში.

6. წარმატების შეფასება

RAG‑ის ადაპტირებული რეალიზაციის აცილება უნდა მოხდეს ორივე სიჩქარის და ხარისხის KPIs‑ის მიხედვით:

პირველმა პილოტურ პროექტებმა 70 % შემცირება TAT‑ში და 30 % ზრდა ციტირებების სიზუსტეში აჩვენეს, ადაპტირებული პრომპტის შაბლონებთან გადამუშავებით.

7. რეალიზაციის სია

• ყველა არსებული პოლისი დოკუმენტის კატალოგის შესახებ ტრიბუტირება, ვერსიონირებული შესანიშნავი ცენტრირება.
• ვექტორული ინდექსის შენარჩუნება, შესაბამისი მოდელის (მაგ. OpenAI text‑embedding‑3‑large) გამოყენებით.
• რისკის დონეების განსაზღვრა და კითხვარის ელემენტებზე მისი მიმაგრება.
• პრომპტის შაბლონების ბიბლიოთეკის შექმნა ყველა დონეზე, რეგულაციაზეა და სტილის მიხედვით.
• პრომპტის აგების სერვისის განვითარება (სტატeless micro‑service რეკომენდებულია).
• LLM‑ის ინტეგრაცია, სისტემა, რომელიც უჭერს მხარდაჭერას სისტემური ინსტრუქციებით.
• UI‑ის აწყობა ადამიანური გადამოწმებისთვის, ყველა რედაქტის ლოგირება.
• ავტომატური აუდიტის ანგარიში, რაც გატანს პასუხს, ციტირებებსა და დოკუმენტის ვერსიებს.

8. მომავალის მიმართულებები

1. მულტიმედიული მოძიება – დასასჭარი წყაროს გაფართოების მხარდაჭერა, გადატვირთული სურათები, არქიტექტურული დიაგრამები, ვიდეო‑გადასაზღეობები, გამოყენებით Vision‑LLM მოდელებით უფრო ღრმა კონტექსტის მიწოდება.
2. თვით‑გამოყენება პრომპტებზე – LLM‑‑მდგომარებული მետა‑ცხოვრება, რომელიც ავტომატურად გთავაზობს ახალ პრომპტის შაბლონს, როდესაც შეფასება დომეინში ზრდას მოხდენს.
3. Zero‑Knowledge Proof‑ის ინტეგრაცია – კრიპტოგრაფიული ინტეგრაცია, რომელიც დამადასტურებს, რომ პასუხი დადგენილია სპეციფიკური დოკუმენტის ვერსიას, არ აჩვენა მთლიან დოკუმენტს, რაც მაღალი რეგულირებულ გარემოში დიდი გავლენა ნიშნავს.

RAG‑ის და ადაპტირებული პრომპტის შეჯამება მზადყოფნისა განახლებული compliance‑ავტომატიზაცია. მოდულის, აუდიტირაბელობის და გადამოწმების მქონე ნაკადის შექმნა, ორგანიზაციებს შეუძლია გამოძლება მხოლოდ სწრაფად დასეგმეთ კითხვარის პასუხები, არამედ ქმედედ ღრმავდეს მიმოქცევას, რეგულაციის განახლებითა და რთული შესაბამისობის უნარის გაუმჯობესებით.