თვითსწავლული მტკიცებულებების აღქმის ძრავა, Retrieval‑Augmented Generation‑ით

გამოქვეყნებულია 2025‑11‑29 • წარმოტქმის დრო: 12 წუთი

შესავალი

უსაფრთხოების კითხვაროები, SOC 2 აუდიტები, ISO 27001 შეფასებები და მსგავსია აკლემის დოკუმენტები სწრაფად ზრდასალიანი SaaS კომპანიებისთვის დიდი ბერიფიკაციის ბალია. გუნდებს ბევრი დრო გადახარჯავენ სწორი პოლიტიკის ქლაუზის ძიებაში, იგივე პასაჟების გადამოწმებაში, და მარცხნივ-მარჯვნივ დოკუმენტაციით შუალედებით. მიუხედავად იმისა, რომ საერთო AI‑ის არშანებთ კითხვარების ასისტენტი არსებობს, ისინი ხშირად იძლევა სტატიკულ პასუხებს, რაც რეგულაციების ეფექტის ბუნებით სწრაფად dated იზრდება.

მოდით თვითსწავლული მტკიცებულებების აღქმის ძრავას (SLEME) – სისტემის, რომელიც აერთიანებს Retrieval‑Augmented Generation (RAG)‑ს რეალურ‑დროში ცოდნის გრაფიკით. SLEME მუდმივად იცნობს ყოველ კითხვარის ურთიერთობაში, ავტომატურად ამოღებს შესაბამის მტკიცებულებებს, და აყოფას შესაბამის კითხვაზე გრაფიკულ სემანტიკური საფუძველის გამოყენებით. შედეგია ადაპტირებული, აუდიტირადი, თვითგაუმჯობესებადი პლატფორმა, რომელიც ახდინებს ახალ კითხვებზე პასუხის წარმოქმნისას, აჩნებს სრულ დამტკიცებებს.

ამ სტატიის მიზანია:

1. SLEME‑ის ბირთკვლოურა არქიტექტურა.
2. როგორ თანამშრომლობენ RAG და ცოდნის გრაფიკები დადგებული მტკიცებულებების დაყენებაში.
3. რეალურ სამყაროში მიღებული უპირატესობები და დაზონის მაჩვენებლები.
4. განხორციელების საუკეთესო პრაქტიკები გუნდებისთვის, რომლებიც გსურთ ძრავის ინტეგრირება.

1. არქიტექტურული გეგმა

ქვემოთ წარმოდგენილია მაღალი‑დონის Mermaid დიანამა, რომელიც იმყოფება მონაცემთა ნაკადს ძირითად კომპონენტებს შორის.

  graph TD
    A["მომავალი კითხვარო"] --> B["კითხვის პარსერი"]
    B --> C["სემანტიკური მიზნის გამომცენებელი"]
    C --> D["RAG გადმომწერი ფენქის"]
    D --> E["LLM პასუხის გენერატორი"]
    E --> F["მტკიცებულების კანდიდატის შეფასება"]
    F --> G["ქვირვის გრაფიკის მაუკერი"]
    G --> H["პასუხის & მვლილიშის პაკეტი"]
    H --> I["აკლემის მართვების პანელი"]
    D --> J["ვექტორების საცავი (Embedding‑ები)"]
    G --> K["დინამიკური KG (დაკავშირებული/მოქმედებების)"]
    K --> L["რეგულაციურ ცვლილებების ნაკადი"]
    L --> D
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

მნიშვნელოვანი კომპონენტები განმარტებული

2. რატომ მუშაობს Retrieval‑Augmented Generation სიამოვნებით

траდიционный LLM‑ის ერთაკარგული მიდგომები იწვევს ალურაციებს და ცნობითი ნაკლებობას. გადმოღება (retrieval) ჯვარედილს აკონტრნდება ფიქციაზე:

1. განახლება – ვექტორების საცავი განახლდება ყოველი ახალი დოკუმენტის ან რეგულატორის შეცვლისას.
2. კონტექსტური შესწორება – კითხვა‑ინტენტი ემისურება დოკუმენტის ენქლებით, იმოქმედებს შესაბამის შეზავივნი ფრაგმენტებზე.
3. გამოძიება – ყოველი გენერირებული პასუხი იდევს ციმციმებული წყაროს ფაილებზე, რაც აკლემის მოთხოვნებს დიამადი.

2.1 ფრთის (Prompt) დაპროფილება

რაგ‑დამთავრებული ფრთის მაგალითი (დაპროცესი არ არის სათაურის ან ჰედერ‑ფაილის ნაწილი, ამიტომ უკიდურესში სათაურის ან ხასის ნაწილი არ შეიცავს):

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‑ის “Answer”‑ის დამოკიდებულება ახორციელებს ციტატების ნიშნებზე. შემდეგი მტკიცებულების კანდიდატის შეფასება გადამოწმებს ციტატებზე მქონე ცოდნის გრამში.

2.2 თვით‑სწავლის ციკლი

თქვენი უსაფრთხოების მიმოხედამი პასუხის დ ჩაიტვირთის ან შეცვლის შემდეგ სისტემა ჩაწერს ადმინის‑შესატანი უკუკავშირი:

• პოზიტიურად გაძლიერება – თუ პასუხი არ საჭიროება შეცვალება, შესაბამისი retrieving‑ranking მოდით მიიღებს პრიკორზე.
• ნეგატიურად გაძლიერება – თუ მიმოხედამი შეცვლის პედაის, სისტემამ უკუღდება ღია retrieval‑მარშრუტის და მოდელს გადათვრთნის.

კვირის თვეში, ძრავა იიპერს, რომელი დოკუმენტის ფრაგმენტები ყველაზე სანდოვია თითოეული აკლემის დომენისთვის, ნამ ამათ პირველი‑გადაკვეთა შეწინია.

3. რეალური გავლენა

შემთხვევითი შესწავლისა საშუალებით შუა‑საისის SaaS (≈ 200  თანამშრომელი) დროებით განახლებული SLEME‑ის საშუალებით, შემდეგი KPIs‑ები მიღებულია სამი თვის შემდეგ:

მნიშვნელოვანი დასკვნები

• სწრაფება – წამათვლით მზადყოფის პასუხის მიწოდება, ციკლები შემცირდებიან ნამდვილად.
• სიზუსტე – პროვენანტობა და გრაფიკული კონტექსტის საშუალებით პასუხის წყარო შეიძლება თანაცვალად შეიქმნას.
• გადატანილობა – ახალი რეგულაციური დალევება ავტომატური რეკინდენცია, არ საჭიროა ცალკეული წესის განახლება.

4. მოქმედება სამუშაოთვის

4.1 წინაპირობა

1. დოკუმენტების კოლექციები – ცენტრალურ საცავში ყველა პოზიცია, კონტროლის მტკიცებულებები, აუდიტის ანგარიშები (PDF, DOCX, markdown).
2. ვექტორების საცავი – Pinecone, Weaviate, ან ღია‑წყარო FAISS კლასტერი.
3. LLM‑ის ხელმისაწვდომობა – მას ორგანიზებული მოდელები (OpenAI, Anthropic) ან სახის‑ინტერიერი LLM‑ით, რომელიც აქვს დიდი კონტექსტის ფანჯარა.
4. გრაფიკული მონაცემთა ბაზა – Neo4j, JanusGraph, ან ღრუბლოვან გრაფიკული სერვისი, რომელმაც მხარდაჭერა აქვს property graphs‑ში.

4.2 ეტაპის‑ეტაპის დანელითება

4.3 ოპერაციული რჩევები

• ვერსიის ჭებლის ყველა ნოდზე – შეინახეთ effective_from და effective_to თარიღები, რომ შეიძლება „as‑of“ კითხვრები გასაპროცეთ ისტორიული აუდიტის დროისთვის.
• პიროვნული მონაცემის დაცვის წესები – გამოიყენეთ differential privacy, როდესაც ერთობლივი უკუკავშირის სიგნალები აკრედიტებენ.
• ჰიბრიდული გადმომწერი – შეაერთეთ ღრძნული ძიება (BM25) –‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑-‑‑‑‑‑‑‑‑‑-‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑-