DI varomas naratyvo generatorius realaus laiko atitikties atsakymams

Įmonės susiduria su nesustojamu saugumo klausimynų, auditų užklausų ir reguliavimo klausimų srautų. Rankinis darbas, būtinas politikos perskaitymui, tinkamos nuostatos ištraukčiai ir naratyvaus atsakymo paruošimui, yra brangus, linkęs į klaidas ir dažnai lėtina pardavimų ciklus. Procurize pristato naują sluoksnį savo esamam klausimynų hubui: DI varomas naratyvo generatorius, kuris per kelias sekundes sukuria tikslų, politiką atsižvelgiantį ir audituojamą atitikties naratyvą.

Šioje išsamioje apžvalgoje mes:

• Išskaidysime naratyvo generatoriaus architektūrą.
• Paaiškinsime, kaip Atitikties žinių grafas suteikia kontekstinį supratimą.
• Išsamiai aprašysime LLM orkestracijos kanalą, kuris paverčia neapdorotus politikos duomenis į išbaigtus atsakymus.
• Aptarsime integracijos taškus su esamomis ticketing, CI/CD ir valdymo priemonėmis.
• Pabrėšime saugumo, privatumo ir audituojamumo mechanizmus.
• Pateiksime ateities patobulinimų planą, pvz., daugialypės įrodymų sintezės ir adaptacinio klausimo technikos.

Generatyvo variklio optimizacijos (GEO) patarimas: kai kviečiate LLM, visuomet įtraukite politikos ID, klausimyno kontekstą ir „tonos‑stiliaus“ tokeną (pvz., formal‑trust). Tai sumažina „halucinacijas“ ir pagerina atsakymo nuoseklumą.

1. Kodėl naratyvo generatorius svarbus

2. Pagrindinė architektūros apžvalga

Pateikiama aukšto lygio Mermaid diagrama, kuri atvaizduoja duomenų srautą nuo klausimyno įkėlimo iki atsakymo emisijos:

  graph LR
    subgraph "External Systems"
        Q[“New Questionnaire”] -->|API POST| Ingest[Ingestion Service]
        P[Policy Repo] -->|Sync| KG[Compliance Knowledge Graph]
    end

    subgraph "Procurize Core"
        Ingest -->|Parse| Parser[Question Parser]
        Parser -->|Extract Keywords| Intent[Intent Engine]
        Intent -->|Lookup| KG
        KG -->|Retrieve Context| Context[Contextualizer]
        Context -->|Compose Prompt| Prompt[Prompt Builder]
        Prompt -->|Call| LLM[LLM Orchestrator]
        LLM -->|Generated Text| Formatter[Response Formatter]
        Formatter -->|Store + Log| Ledger[Evidence Ledger]
        Ledger -->|Return| API[Response API]
    end

    API -->|JSON| QResp[“Answer to Questionnaire”]

Visų mazgų etiketės yra cituojamos, kaip reikalauja Mermaid specifikacija.

2.1 Įkėlimas ir analizė

• Webhook / REST API gauna klausimyno JSON.
• Klausimyno analizatorius skaidrina kiekvieną elementą, išgauna raktažodžius ir žymi reguliavimo nuorodas (pvz., SOC 2‑CC5.1, ISO 27001‑A.12.1).

2.2 Ketinimų variklis

Supaprastinta Ketinimų klasifikavimo modelis susieja klausimą su iš anksto apibrėžtu ketinimu, pvz., Duomenų saugojimas, Šifravimas poilsio metu arba Prieigos kontrolė. Ketinimai lemia, kuris subgrafas Žinių grafe yra naudojamas.

2.3 Atitikties žinių grafas (CKG)

CKG saugo:

Grafas atnaujinamas per GitOps – politikos dokumentai yra valdomi versijų kontrolės sistemoje, išskaitomi į RDF tris, ir automatiškai sujungiami.

2.4 Kontekstualizatorius

Duodant ketinimą ir naujausius politikos mazgus, Kontekstualizatorius sukuria politikų konteksto bloką (maks. 400 ženklų), kuris apima:

• Politikos tekstą.
• Naujausius pataisos užrašus.
• Susijusių įrodymų ID.

2.5 Užklausos kūrimo įrankis ir LLM orkestracija

Prompt Builder sukuria struktūruotą užklausą:

You are a compliance assistant for a SaaS provider. Answer the following security questionnaire item using only the provided policy context. Maintain a formal and concise tone. Cite clause IDs at the end of each sentence in brackets.

[Question]
How is customer data encrypted at rest?

[Policy Context]
"Clause ID: SOC 2‑CC5.1 – All stored customer data must be encrypted using AES‑256. Encryption keys are rotated quarterly..."

[Answer]

LLM Orchestrator paskirsto užklausas per specializuotų modelių baseiną:

Maršrutizatorius pasirenką modelį pagal sunkumo balą, gautą iš ketinimo.

2.6 Atsakymo formatuotojas ir įrodymų registras

Sugeneruotas tekstas yra poapdorojamas, kad:

• Pridėtų nuorodas į punktus (pvz., [SOC 2‑CC5.1]).
• Normalizuotų datos formatus.
• Užtikrintų privatumo atitiktį (pašalintų asmens duomenis, jei yra).

Įrodymų registras saugo JSON‑LD įrašą, susiejantį kiekvieną sakinio fragmentą su jo šaltinio mazgu, laiko žyme, modelio versija ir SHA‑256 atsakymo maišu. Šis registras yra tik papildomas ir gali būti eksportuotas auditavimo tikslais.

3. Integracijos kontaktų taškai

Visos integracijos naudoja OAuth 2.0 apribojimus, užtikrinančius minimalų prieigos lygį naratyvo generatoriui.

4. Saugumas, privatumas ir auditas

1. Zero‑Trust prieiga – Kiekvienas komponentas autentifikuojamas naudojant trumpalaikius JWT, pasirašytus centrinės tapatybės tiekėjo.
2. Duomenų šifravimas – Poilsio režime esantys duomenys CKG yra šifruoti naudojant AES‑256‑GCM; kelionės metu naudojamas TLS 1.3.
3. Diferencinė privatumas – Mokant pritaikytą atitikties LLM, į duomenis įvedamas triukšmas, siekiant apsaugoti bet kokius netyčinius asmens duomenis, esančius istoriniuose atsakymuose.
4. Nepakeičiamas audito takas – Įrodymų registras saugomas pridėtiniame objektų saugykloje (pvz., Amazon S3 Object Lock) ir nuorodojamas per Merkle medį dėl manipuliacijų aptikimo.
5. Atitikties sertifikatai – Paslauga pati yra sertifikuota pagal SOC 2 Type II ir ISO 27001, todėl ji yra saugi reguliuojamoms pramonei.

5. Poveikio matavimas

A/B testavimas su daugiau kaip 500 klientų per 2025 II ketvirtį patvirtino 37 % laimėjimo rodiklio padidėjimą sandoriams, kurie pasinaudojo Naratyvo generatoriumi.

6. Ateities planas

Ateities planas yra viešai sekamas specialioje GitHub projekto lentelėje, stiprinant skaidrumą mūsų klientams.

7. Geriausios praktikos komandų darbo metu

1. Laikykite švarią politikos saugyklą – naudokite GitOps politikos versijų valdymui; kiekvienas įsipareigojimas sukelia CKG atnaujinimą.
2. Apibrėžkite stiliaus vadovą – saugokite tonų tokenus (pvz., formal‑trust, concise‑technical) konfigūracijos faile ir naudokite juos užklausose.
3. Planuokite reguliarius registro auditus – ketvirtį patikrinkite maišos grandinės integralumą.
4. Pasinaudokite žmogaus įtraukimą – didelio rizikos klausimams (pvz., incidentų reagavimas) nukreipkite sugeneruotą atsakymą atitikties analitikui galutiniam patvirtinimui prieš publikuojant.

Vykdydami šiuos žingsnius, organizacijos maksimizuoja greičio pranašumus, išlaikydamos auditoriams reikalaujamą griežtumą.

8. Išvada

DI varomas naratyvo generatorius paverčia tradiciškai rankinį, klaidų linkusį procesą į greitą, audituojamą ir politikai atitinkantį paslaugą. Pagrindžiant kiekvieną atsakymą nuolat sinchronizuotame Atitikties žinių grafu ir pateikiant skaidrų įrodymų registrą, Procurize suteikia tiek operacinį efektyvumą, tiek reguliavimo pasitikėjimą. Kadangi atitikties aplinka tampa vis sudėtingesnė, šis realaus laiko, kontekstą atsižvelgiantis generavimo variklis taps svarbia šiuolaikinių SaaS pasitikėjimo strategijų dalimi.