Dirbtinio intelekto pagrįstas adaptifinis tiekėjo klausimyno atitikimo variklis

Įmonės susiduria su vis didėjančiu saugumo klausimynų, tiekėjų patvirtinimų ir atitikties auditų srautu. Kiekvienas prašymas trunka kelias dienas, kartais savaites, nes komandos turi rankiniu būdu rasti tinkamą politiką, nukopijuoti atsakymą ir patikrinti jo aktualumą. Tradiciniai automatizavimo sprendimai laiko kiekvieną klausimyną kaip statišką formą, taikydami vienodą šabloną, kuris greitai pasensta keičiantis reglamentams.

Procurize adaptifinis tiekėjo klausimyno attikimo variklis išmeta šį modelį iš šaknų. Derindamas federacinį žinių grafiką (KG), kuris sujungia politikos dokumentus, auditų įrodymus ir reguliatorių išduotus kontrolinius punktus, su sustiprinimo mokymu (RL) valdomu maršrutizavimo sluoksniu, variklis realiu laiku išmoksta, kurie atsakymo fragmentai geriausiai tenkina kiekvieną gaunamą klausimą. Rezultatas – DI papildytas darbinis procesas, teikiantis:

• Akimirksniu, kontekstui jautrius atsakymo pasiūlymus – sistema milisekundėmis iškelia labiausiai tinkamą atsakymo bloką.
• Nuolatinį mokymąsi – kiekvienas žmogaus redagavimas grįžta į modelį, padarant ateities atitikimus tikslesnius.
• Reguliacinį atsparumą – federacinis KG sinchronizuojasi su išoriniais šaltiniais (pvz., NIST CSF, ISO 27001, GDPR), todėl nauji reikalavimai iš karto atsispindi atsakymų baseine.
• Auditui skirtą patikimumą – kiekvienas pasiūlymas turi kriptografinį maišą, susietą su šaltinio dokumentu, todėl auditų takas yra nepakeičiamas.

Žemiau pateikiame variklio architektūros apžvalgą, pagrindinius algoritmus, integracijos geriausias praktikas ir verslo poveikį, kurį galite tikėtis.

1. Architektūrinė apžvalga

Variklis susideda iš keturių glaudžiai susijusių sluoksnių:

1. Dokumentų įkėlimas ir KG kūrimas – visi politikos PDF, markdown failai ir įrodymų artefaktai yra nagrinėjami, normalizuojami ir importuojami į federacinį KG. Grafas saugo mazgus, tokius kaip PolicyClause, ControlMapping, EvidenceArtifact ir RegulationReference. Briaunos aprašo santykius kaip covers, requires ir derivedFrom.

2. Semantinio įterpimo (embedding) tarnyba – kiekvienas KG mazgas yra konvertuojamas į aukštadimensioninį vektorių naudojant domeno specifinį kalbos modelį (pvz., pritaikytą Llama‑2 atitikties kalbai). Tai sukuria semantinį paieškos indeksą, leidžiantį panašumo pagrindu atlikti paiešką.

3. Adaptifinis maršrutizavimas ir RL variklis – kai gaunamas klausimynas, klausimo enkoderis sukuria įterpimą. Policijos gradientų RL agentas įvertina kandidatų atsakymo mazgus, svertindamas aktualumą, šviežumą ir auditorijos patikimumą. Agentas parenka top‑k atitikmenis ir ranguoja juos naudotojui.

4. Grįžtamasis ryšys ir nuolatinio tobulinimo kilpa – žmogaus peržiūrėtojai gali priimti, atmesti arba redaguoti pasiūlymus. Kiekviena sąveika atnaujina atlygio signalą, kuris grąžinamas RL agentui ir paleidžia dalinį įterpimo modelio retreniruotę.

Žemiau pateikta diagrama iliustruoja duomenų srautą.

  graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px

1.1 Federacinis žinių grafas

Federacinis KG sujungia kelis duomenų šaltinius, nepakenkiant savininkų riboms. Kiekvienas skyrius (Teisinis, Saugumo, Operacijų) talpina savo potgrafą už API vartų. Variklis naudoja schema‑orientuotą federaciją, kad galėtų atlikti užklausas per šiuos silos neperkopijuodamas duomenų, taip atitinkamai laikantis duomenų lokalių politikų.

Svarbiausi privalumai:

• Mastelio augimas – naujos politikos saugyklos pridėjimas – tiesiog registruoti naują potgrafą.
• Privatumas – jautrūs įrodymai gali likti vietoje, dalijamasi tik įterpimais.
• Sekamumas – kiekvienas mazgas turi patikimumo metaduomenis (createdBy, lastUpdated, sourceHash).

1.2 Sustiprinimo mokymasis reitingavimui

RL agentas laiko kiekvieną atsakymo pasiūlymą kaip veiksmą. Būsena susideda iš:

• Klausimo įterpimo.
• Kandidatų atsakymo įterpimų.
• Kontekstinių metaduomenų (pvz., reguliacinės srities, rizikos lygio).

Atlygis apskaičiuojamas iš:

• Priėmimo (binari 1/0).
• Redagavimo atstumo tarp pasiūlymo ir galutinio atsakymo (mažesnis atstumas – didesnis atlygis).
• Atitikties pasitikėjimo (įvertinimas iš įrodymų padengimo).

Naudojant Proksimalią politikos optimizaciją (PPO), agentas greitai konverguoja į politiką, kuri pirmenybę teikia atsakymams, užtikrinantiems aukštą aktualumą ir mažą redagavimo pastangą.

2. Duomenų srauto detalės

2.1 Dokumentų nagrinėjimas

Procurize naudoja Apache Tika OCR ir formatų konvertavimui, po to – spaCy pritaikytas konvejerį, išskiriantį punktų numerius, kontrolės nuorodas ir teisinius citatus. Išvestis saugoma JSON‑LD formatu, paruošta KG įkėlimui.

2.2 Įterpimo modelis

Įterpimo modelis treniruojamas pagal apie 2 M atitikties sakinių korpusą, naudojant kontrastingą nuostolį, kuris suspaudžia semantiškai panašius punktus ir atskiria netuščius. Periodinė žinių destiliacija užtikrina, kad modelis išliktų lengvas realaus laiko inferencijai (<10 ms už užklausą).

2.3 Vektorų saugykla

Visi vektoriai saugomi Milvus (arba kitame atvirojo kodo vektorų DB). Milvus siūlo IVF‑PQ indeksavimą, leidžiantį sub‑milisekundžių panašumo paieškas net milijardų vektorių atveju.

3. Integracijos modeliai

Dauguma įmonių jau naudoja įsigijimo, bilietų valdymo ar GRC įrankius (pvz., ServiceNow, JIRA, GRC Cloud). Procurize siūlo tris pagrindinius integracijos kanalus:

Visos integracijos laikosi OAuth 2.0 ir mutual TLS saugiam ryšiui.

4. Verslo poveikis

Procurize atliko kontroliuojamą įdiegimą trijose Fortune‑500 SaaS įmonėse. Per 90‑dienų periodą:

ROI skaičiavimas rodo 3,2 kartų darbo išlaidų sumažėjimą ir 70 % greitesnį tiekėjų įtraukimo ciklą – svarbų veiksnį spartiems produktų paleidimams.

5. Saugumas ir valdymas

• Nulinio žinojimo įrodymai (ZKP) – kai įrodymas yra kliento pusėje, variklis gali patvirtinti, kad įrodymas tenkina kontrolę, neatskleidždamas žaliųjų duomenų.
• Skirtinis privatumas – įterpimo vektoriai prieš dalijimąsi federaciniais mazgais yra užteršiami kalibruotu triukšmu, saugant jautrius kalbos modelius.
• Neįveikiamas auditų takas – kiekvienas pasiūlymas susietas su Merkle‑šaknies maišu šaltinio dokumento versijos, saugomas leidžiamosios blokų grandinės leidžiamuose įrašuose.

Šios apsaugos priemonės garantuoja, kad variklis ne tik pagreitina procesus, bet ir atitinka griežtus reguliacinius reikalavimus, kuriuos reikalauja reguliuojamosios pramonės šakos.

6. Pradžia

1. Įkelkite savo politikos korpusą – naudokite Procurize CLI (prc import) PDF, markdown ir įrodymų artefaktų įkėlimui.
2. Suplanuokite federaciją – registruokite kiekvieno skyriaus potgrafą centrinės KG orkestratoriaus platformoje.
3. Paleiskite RL tarnybą – sukurkite Docker‑compose steką (docker compose up -d rl-agent vector-db).
4. Prijunkite savo klausimyno portalą – pridėkite webhook pabaigą prie esamos formų teikėjo.
5. Stebėkite ir tobulinkite – ataskaitų skydelis rodo atlygio tendencijas, vėlavimus ir redagavimo dažnius; naudokite šiuos duomenis, kad tobulintumėte įterpimo modelį.

Nemokama 30‑dienė smėlio dėžė suteikia galimybę eksperimentuoti be įtakos gamybos duomenims.

7. Ateities kryptys

• Daugiakanalis įrodymas – integruoti nuskaitytus ekrano nuotraukų, PDF ir video įrankius, naudojant Vision‑LLM įterpimus.
• Tarptautinių reguliacinių KG sujungimas – sujungti pasaulines reguliacines grafas (pvz., ES GDPR, JAV CCPA) tam, kad būtų įmanoma tikrai daugiašalė atitiktis.
• Savarankiškai atnaujinamos politikos – automatiškai generuoti politikos atnaujinimus, kai KG aptinka nuokrypį tarp reguliacinių pakeitimų ir esamų punktų.

Nuolat gerindami KG ir sustiprinimo mokymosi grįžtamąją kilpą, Procurize siekia peržengti atitikimo variklio ribas ir tapti atliktinės ko-pilotu, kuris prognozuoja klausimus dar prieš juos užduodant.

8. Išvada

Adaptifinis tiekėjo klausimyno atitikimo variklis demonstruoja, kaip federaciniai žinių grafai, semantiniai įterpimai ir sustiprinimo mokymasis gali susijungti, kad tradiciškai rankų darbo, klaidų linkusį procesą paverstų realaus laiko, savęs tobulinančiu darbo srautu. Įmonės, įgyvendinančios šią technologiją, gauna:

• Greitesnį sandorių paspartinimą.
• Didesnį auditų pasitikėjimą.
• Mažesnes operacines išlaidas.
• Mastelio augimo platformą ateities AI pagrįstoms atitikties iniciatyvoms.

Jei norite pakeisti skaičiuoklių chaosą į intelektualų, įrodymų pagrįstą atsakymų variklį, Procurize siūlo įrankius „iš dėžutės“, pradedant jau šiandien.