Adaptuoto įrodymų santraukos variklis realaus laiko tiekėjo klausimynams

Įmonės šiandien kas savaitę susiduria su dešimtimis saugumo klausimynų – SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 ir vis didėjančiu skaičiumi pramonės‑specifinių apklausų. Kandidatai paprastai įveda atsakymus į internetinę formą, prideda PDF dokumentus ir tada praleidžia valandas tikrinant, ar kiekvienas įrodymas atitinka teigiamą kontrolę. Rankinis darbas sukelia siaurus butelius, padidina nesuderinamumo riziką ir padidina verslo sąnaudas.

Procurize AI jau išsprendė daugelį skausmų taikydama užduočių orkestravimą, bendradarbiaujančius komentarus ir AI generuotus atsakymų juodraščius. Kitas žingsnis – įrodymų tvarkymas: kaip pateikti tinkamą artefaktą – politiką, audito ataskaitą, konfigūracijos iškarpą – būtent tokioje formoje, kokią tikrintojas tikisi, užtikrinant, kad įrodymas būtų šviežias, aktualus ir audituojamas.

Šiame straipsnyje pristatome Adaptuoto įrodymų santraukos variklį (AESE) – savarankiškai optimizuojamą AI paslaugą, kuri:

1. Nustato optimalų įrodymo fragmentą kiekvienam klausimyno elementui realiu laiku.
2. Santraukia fragmentą į glaustą, reguliatoriui tinkamą naratyvą.
3. Sujungia santrauką su šaltinio dokumentu versijos valdomame žinių grafike.
4. Patikrina išvestį pagal atitikties politiką ir išorines normas, naudodama RAG patobulintą LLM.

Rezultatas – vieno paspaudimo atitinkantis atsakas, kurį gali peržiūrėti, patvirtinti arba perrašyti žmogus, o sistema fiksuoja nesugadinamą kilmės kelią.

Kodėl tradicinė įrodymų valdymo sistema neišlaiko

Šie trūkumai lemia 30‑50 % ilgesnį atsako laiką ir didesnę galimybę susidurti su neatitikimais. AESE sprendžia visus šiuos iššūkius vienoje, nuoseklioje sistemoje.

Pagrindinė AESE architektūra

Variklis paremtas trimis glaudžiai susijusiais sluoksniais:

1. Semantinio paieškos sluoksnis – naudoja hibridinį RAG indeksą (tankios vektoriai + BM25) norint rasti kandidatų įrodymo fragmentus.
2. Adaptuoto santraukos sluoksnis – smulkiai suderintas LLM su užklausų šablonais, prisitaikančiais prie klausimyno konteksto (pramonė, reguliavimas, rizikos lygis).
3. Kilmės grafo sluoksnis – savybės grafas, saugantis įrodymo mazgus, atsakymo mazgus ir „gauta iš“ briaunas, praturtintas versijų valdymu ir kriptografiniais maišais.

Žemiau pateikiamas Mermaid diagramos pavyzdys, iliustruojantis duomenų srautą nuo klausimyno užklausos iki galutinio atsakymo.

  graph TD
    A["Klausimyno elementas"] --> B["Ketinos išgavimas"]
    B --> C["Semantinis paieškos mechanizmas"]
    C --> D["Top‑K fragmentai"]
    D --> E["Adaptuotas užklausų generatorius"]
    E --> F["LLM santraukų kūrėjas"]
    F --> G["Santraukta įrodymas"]
    G --> H["Kilmės grafiko atnaujinimas"]
    H --> I["Atsakymo publikavimas"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Visi mazgų pavadinimai yra apgaubti dvigubomis kabutėmis, kaip reikalauja sintaksė.

Žingsnis po žingsnio darbo eiga

1. Ketinos išgavimas

Kai vartotojas atidaro klausimyno laukelį, UI siunčia neapdorotą klausimo tekstą į lengvą ketinos modelį. Modelis klasifikuoja užklausą į vieną iš kelių įrodymų kategorijų (politika, audito ataskaita, konfigūracija, žurnalo ištrauka, trečiosios šalies patvirtinimas).

2. Semantinis paieškos mechanizmas

Klasifikuota ketina sukelia užklausą prieš hibridinį RAG indeksą:

• Tankūs vektoriai generuojami koduotojo, suderinto su organizacijos atitikties korpusu.
• BM25 užtikrina leksinį atitikimą reguliatorių citatoms (pvz., „ISO 27001 A.12.1“).

Variklis grąžina Top‑K (numatyta = 5) fragmentus, kiekvienas pateiktas kaip lengvas metaduomenų įrašas:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. Adaptuoto užklausų generatorius

Sistema sudaro dinaminę užklausą, įterpdama:

• Originalų klausimą.
• Pasirinktus įrodymo fragmentus (trumpą punktų sąrašą).
• Reguliatoriaus tono gaires (pvz., „naudokite pasyvią balsą, nurodykite nuostatų numerius“).

Užklausos fragmentas pavyzdys:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

4. LLM santraukų kūrėjas

Domėnų adaptuotas LLM (pvz., 13B modelis, sumodeliuotas 10 k ankstesnių klausimyno‑įrodymo porų) apdoroja užklausą. Modelis išveda santrauką, kuri:

• Cituoja tikslų įrodymo šaltinį (pvz., „žr. Prieigos kontrolės politika §4.2“).
• Išlaiko kalbą nuoseklią su ankstesniais patvirtintais atsakymais (naudojant few‑shot pavyzdžius).

Tipinis rezultatas:

„Mes įgyvendiname mažiausio teisių principą naudodami rolės pagrindu sukurtas prieigos kontrolės nuostatas, apibrėžtas Prieigos kontrolės politika § 4.2. Teisės peržiūrimos ketvirtį, kaip dokumentuota Q3‑2024 audito ataskaitoje, kurioje patvirtintas 100 % atitikimas nustatytiems rolėms.“

5. Kilmės grafiko atnaujinimas

Atsakymo mazgas sukuriamas grafike su savybėmis:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Briaunos DERIVED_FROM, susiejusios su kiekvienu šaltinio įrodymo mazgu.

Kiekviena briauna saugo šaltinio fragmento hash, garantuojant nesugadinamumą. Grafikas saugomas Merkle‑medžio pagrindu, suteikiant galimybę patikrinti manipulacijų be.

6. Atsakymo publikavimas ir žmogaus peržiūra

Sugeneruotas atsakymas rodomas klausimyno UI su mygtuku „Įrodymo peržiūra“. Paspaudus atskleidžiami susieti fragmentai, jų versijos ir skaitmeninis parašas. Peržiūrintys gali:

• Patvirtinti (sukuria nesugadinamą audito įrašą).
• Redaguoti (sukuria naują atsakymo mazgo versiją).
• Atmesti (duomenys grįžta į RLHF ciklą).

Žmogaus atsiliepimų pagal RLHF

AESE taiko lengvą RLHF ciklą:

1. Fiksuoja peržiūrų veiksmus (patvirtinti/redaguoti/atmesti) kartu su laiko žymomis.
2. Paverčia redagavimus į porinius pirmenybės duomenis (originalus vs. redaguotas atsakymas).
3. Periodiškai smulkiai sukonfigūruoja LLM pagal šias pirmenybes, naudojant Proximal Policy Optimization (PPO) algoritmą.

Su laiku modelis įgyja organizacijos specifinę kalbą, sumažindamas rankinių perrašymų poreikį iki 70 %.

Saugumo ir atitikties garantijos

Veikimo rodikliai

Šie duomenys gaunami iš šešių mėnesių bandomojo projekto vidutinio dydžio SaaS tiekėjo, kuris kas mėnesį tvarko apie 1 200 klausimyno elementų.

Integracija su Procurize platforma

AESE pateikiamas kaip mikropaslauga su REST API:

• POST /summarize – priima question_id ir (pasirinktą) context.
• GET /graph/{answer_id} – grąžina kilmės duomenis JSON‑LD formatu.
• WEBHOOK /feedback – priima peržiūrų veiksmus RLHF mokymui.

Paslauga gali būti prijungta prie bet kokio esamo darbo srauto – ar tai individuali triktuko sistema, CI/CD procesas atitikties patikrinimui, ar tiesiogiai į Procurize UI per lengvą JavaScript SDK.

Ateities planas

1. Multimodalūs įrodymai – įtraukti ekrano nuotraukas, architektūros diagramas ir kodo ištraukas, naudojant vizualizuotus LLM.
2. Kryžminis žinių grafo federavimas – saugiai dalintis įrodymo mazgais tarp partnerių, išlaikant kilmės duomenis.
3. Zero‑Trust prieigos kontrolė – taikyti atributo‑pagrindines politikas grafo užklausoms, užtikrinant, kad tik įgalioti vaidmenys galėtų matyti jautrius fragmentus.
4. Reguliavimo prognozės variklis – sujungti AESE su modeliavimo įrankiu, prognozuojančiu ateities reguliatorių tendencijas ir anksti žymint galimus įrodymų trūkumus.

Išvada

Adaptuotas įrodymų santraukos variklis paverčia skaudų „rask‑ir‑pridėk“ etapą į sklandžią, AI varomą patirtį, teikiančią:

• Greitį – realaus laiko atsakymus be gylio praradimo.
• Tikslumą – kontekstualiai suderintą santrauką, atitinkančią standartus.
• Audituojamumą – nesugadinamą kilmės taką kiekvienam atsakymui.

Sujungiant retrieval‑augmented generation, dinaminį užklausų kūrimą ir versijomis valdomą žinių grafiką, AESE kelia atitikties automatizacijos lygį. Įmonės, diegančios šią galimybę, gali tikėtis greitesnio sandorių užbaigimo, mažesnės auditorijos rizikos ir aiškiai matomo konkurencinio pranašumo besiplečiančioje, vis labiau saugumui orientuotoje B2B rinkoje.