이벤트 기반 지식 그래프 강화로 실시간 적응형 설문지 답변 제공

보안 설문은 계속 변하는 목표물입니다. 규제가 진화하고 새로운 통제 프레임워크가 등장하며 공급업체가 지속적으로 새로운 증거를 추가합니다. 전통적인 정적 저장소는 이러한 변화를 따라잡지 못해 응답 지연, 일관성 없는 답변, 감사 격차가 발생합니다. Procurize는 세 가지 최첨단 개념을 결합해 이 문제를 해결합니다.

1. 이벤트‑드리븐 파이프라인 – 정책, 증거, 규제 피드의 모든 변화에 즉시 대응합니다.
2. 검색‑보강 생성(RAG) – 언어 모델이 답변을 작성하기 전 살아있는 지식 베이스에서 가장 관련성 높은 컨텍스트를 가져옵니다.
3. 동적 지식‑그래프 강화 – 새로운 데이터가 들어올 때마다 엔터티를 지속적으로 추가·업데이트·연결합니다.

그 결과 실시간·적응형 설문 엔진이 구축되어 요청이 시스템에 도착하는 즉시 정확하고 규정을 준수하는 답변을 제공합니다.

1. 이벤트‑드리븐 아키텍처가 게임 체인저인 이유

대다수 컴플라이언스 플랫폼은 주기적인 배치 작업이나 수동 업데이트에 의존합니다. 이벤트‑드리븐 아키텍처는 이 모델을 뒤바꿉니다: 새로운 ISO 통제, 업데이트된 개인정보 보호정책, 혹은 공급업체가 제출한 아티팩트 등 모든 변화가 이벤트를 발생시키고, 이를 통해 하위 강화 프로세스가 트리거됩니다.

핵심 이점

2. 루프 안의 검색‑보강 생성

RAG는 대형 언어 모델(LLM)의 표현력과 검색 엔진의 사실 기반을 결합합니다. Procurize에서의 워크플로는 다음과 같습니다.

1. 사용자가 설문 응답을 시작 → 요청 이벤트가 발생합니다.
2. RAG 서비스가 이벤트를 수신, 핵심 질문 토큰을 추출하고 지식 그래프에 쿼리하여 상위 k개의 관련 증거 노드를 가져옵니다.
3. LLM이 초안을 생성, 회수한 증거를 일관된 서술로 엮어냅니다.
4. 인간 검토자가 초안을 검증, 검토 결과가 강화 이벤트로 다시 전송됩니다.

이 루프는 모든 AI‑생성 답변이 검증 가능한 증거와 추적 가능하도록 보장하면서, 자연어 유창성을 유지합니다.

3. 동적 지식‑그래프 강화

지식 그래프는 시스템의 중추 역할을 합니다. 여기서는 규정, 통제, 증거 아티팩트, 공급업체, 감사 결과와 같은 엔터티를 저장하고, 충족한다, 참조한다, 업데이트한다와 같은 의미 관계로 연결합니다.

3.1. 그래프 스키마 개요

  graph LR
    "규정" -->|"포함"| "통제"
    "통제" -->|"필요"| "증거"
    "증거" -->|"업로드한"| "벤더"
    "벤더" -->|"답변"| "질문"
    "질문" -->|"매핑된"| "통제"
    "감사 로그" -->|"기록"| "이벤트"

모든 노드 라벨은 요구 사항에 따라 큰따옴표로 감쌌습니다.

3.2. 강화 트리거

이러한 이벤트는 Kafka‑스타일 스트림 및 서버리스 함수에 의해 원자적으로 처리되어 일관성을 유지합니다.

4. 전체 흐름: 엔드‑투‑엔드

  sequenceDiagram
    participant 사용자 as 사용자
    participant UI as Procurize UI
    participant 버스 as 이벤트 버스
    participant 그래프 as 지식 그래프
    participant RAG as RAG 서비스
    participant LLM as LLM 엔진
    participant 검토자 as 검토자

    사용자->>UI: 설문 열기
    UI->>버스: `question_requested` 이벤트 발행
    버스->>그래프: 관련 노드 조회
    그래프-->>RAG: 컨텍스트 페이로드 전달
    RAG->>LLM: 회수된 증거와 함께 프롬프트 전송
    LLM-->>RAG: 초안 답변 반환
    RAG->>UI: 초안 전달
    UI->>검토자: 검토를 위해 초안 표시
    검토자-->>UI: 승인 / 수정
    UI->>버스: `answer_approved` 이벤트 발행
    버스->>그래프: 피드백으로 노드 강화

위 다이어그램은 폐쇄 피드백 루프를 보여줍니다. 승인된 각 답변이 그래프를 강화해 다음 응답을 더욱 스마트하게 만듭니다.

5. 구현을 위한 기술 설계도

5.1. 스택 선택

5.2. 샘플 강화 함수 (Python)

import json
from neo4j import GraphDatabase

def handle_event(event):
    driver = GraphDatabase.driver("bolt://neo4j:7687", auth=("neo4j", "pwd"))
    with driver.session() as session:
        payload = json.loads(event["body"])
        if event["type"] == "policy_updated":
            # 통제 노드 생성 또는 업데이트
            session.run("""
                MERGE (c:통제 {id: $control_id})
                SET c.title = $title,
                    c.version = $version,
                    c.text = $text
                WITH c
                MATCH (r:규정 {id: $reg_id})
                MERGE (r)-[:포함]->(c)
            """, control_id=payload["id"], title=payload["title"],
                 version=payload["version"], text=payload["text"],
                 reg_id=payload["regulation_id"])
        elif event["type"] == "answer_approved":
            # 증거에 신뢰도 태깅
            session.run("""
                MATCH (e:증거)-[:지원]->(c:통제 {id: $control_id})
                SET e.confidence = $confidence,
                    e.last_used = timestamp()
            """, control_id=payload["control_id"], confidence=payload["confidence"])

위 코드는 단일 이벤트 핸들러가 그래프를 실시간으로 동기화하도록 보여줍니다.

6. 보안 및 감사 고려 사항

• 불변성 – 모든 그래프 변형을 Kafka 로그 세그먼트와 같은 불변 로그에 기록합니다.
• 접근 제어 – 그래프 레이어에 RBAC를 적용해 권한이 있는 서비스만 노드 생성·삭제 가능하게 합니다.
• 데이터 프라이버시 – 증거는 AES‑256으로 암호화하고, PII는 필드‑레벨 암호화를 적용합니다.
• 감사 로그 – 각 답변 페이로드의 암호학적 해시를 생성해 감사 로그에 삽입, 변조 방지를 입증합니다.

7. 비즈니스 영향: 중요한 지표

위 수치는 두 개의 Fortune‑500 SaaS 기업에서 조기 PoC를 수행한 결과이며, 그들의 Procurize 환경에 이벤트‑드리븐 KG 모델을 적용한 결과입니다.

8. 향후 로드맵

1. 다기관 연합 그래프 – 데이터 주권을 유지하면서 여러 기업이 익명화된 통제 매핑을 공유하도록 지원.
2. 제로‑지식 증명 통합 – 원시 문서를 노출하지 않고도 증거가 통제를 만족한다는 증명을 제공.
3. 셀프‑힐링 규칙 – 정책 드리프트를 자동 감지하고 컴플라이언스 팀에 수정 조치를 제안.
4. 다국어 RAG – 프랑스어, 독일어, 중국어 지원을 위한 다언어 임베딩 확장.

9. Procurize 시작 가이드

1. 관리 콘솔에서 Event Hub를 활성화합니다.
2. 정책 저장소(GitHub, Azure DevOps 등)를 연결해 policy_updated 이벤트를 발생하도록 설정합니다.
3. 제공된 Docker 이미지를 사용해 강화 함수를 배포합니다.
4. RAG 커넥터를 구성합니다 – 벡터 스토어와 검색 깊이를 지정합니다.
5. 파일럿 설문을 실행해 시스템이 초단위로 자동으로 답변을 채워 넣는 것을 확인합니다.

자세한 설정 방법은 Procurize 개발자 포털의 Event‑Driven Knowledge Graph 섹션을 참고하십시오.

10. 결론

이벤트‑드리븐 파이프라인, 검색‑보강 생성, 그리고 동적 지식‑그래프 강화를 결합함으로써 Procurize는 실시간·자기학습 설문 엔진을 제공합니다. 이를 통해 조직은 응답 속도를 크게 단축하고, 답변 정확성을 높이며, 검증 가능한 증거 흐름을 유지할 수 있습니다—오늘날 급변하는 컴플라이언스 환경에서 핵심 차별 요소가 됩니다.

이 아키텍처를 지금 도입하면 규제 변화에 확장할 수 있는 보안 팀을 구성하고, 설문을 병목이 아닌 전략적 자산으로 전환하며, 궁극적으로 고객과의 신뢰를 강화할 수 있습니다.

관련 문서

• 검색‑보강 생성: 방법과 적용 분야에 관한 조사 (2024)