Kontekstinis įrodymų sintezavimas su IA realiuoju‑laiku tiekėjų klausimynams

Saugumo ir atitikties klausimynai tapo kliūtimi SaaS pardavimų cikle. Tiekėjai turi atsakyti į dešimtis išsamios informacijos klausimų, apimančių SOC 2, ISO 27001, GDPR ir pramonės‑specifines kontrolės priemones per kelias valandas, ne per kelias dienas. Tradiciniai automatizavimo sprendimai dažniausiai ištraukia statiškus fragmentus iš dokumentų saugyklos, palikdami komandą rankiniu būdu juos sujungti, patikrinti aktualumą ir pridėti trūkstamą kontekstą. Rezultatas – trapus procesas, kuriam vis tiek reikia daug žmonių darbo ir yra linkęs į klaidas.

Kontekstinis įrodymų sintezavimas (CES) – tai IA‑valdomas darbo srautas, einantis toliau nei paprastas informacijos gavimas. Vietoj vienos pastraipos ištraukimo, CES supranta klausimo ketinimą, surinko rinkinį susijusių įrodymų, prideda dinaminį kontekstą ir sukuria vieną, audituojamą atsakymą. Pagrindiniai ingredientai:

1. Vieningas įrodymų žinių grafas – mazgai atstovauja politikoms, audito išvadoms, trečiųjų šalių patvirtinimams ir išorinei grėsmių žvalgybai; briaunos atspindi santykius, pvz., „apima“, „kuriama‑iš“, arba „baigiasi‑kada“.
2. Įkrovimo‑patobulintas generavimas (RAG) – didelis kalbos modelis (LLM), papildytas greitu vektorinės paieškos sandėliu, užklausia grafą dėl labiausiai susijusių įrodymų mazgų.
3. Kontekstinio loginio sluoksnio – lengvo svorio taisyklių variklio, pridedančio atitikties‑specifinę logiką (pvz., „jei kontrolė pažymėta kaip „vykdoma“ – pridėti remonto laiko grafiką“).
4. Audito takelio kūrėjo – kiekvienas sugeneruotas atsakymas automatiškai susiejamas su pagrindiniais grafų mazgais, laiko žymomis ir versijos numeriais, sukuriant nekintsantį įrodymų taką.

Rezultatas – realaus laiko, IA‑sukurtas atsakymas, kurį galima peržiūrėti, komentuoti arba tiesiogiai publikuoti tiekėjo portale. Žemiau apžvelgiame architektūrą, duomenų srautą ir praktinius įgyvendinimo žingsnius komandoms, norinčioms įdiegti CES savo atitikties tech‑stack’e.

1. Kodėl tradicinis informacijos gavimas nesugeba

2. CES pagrindiniai komponentai

2.1 Įrodymų žinių grafas

Grafas yra vienintelė tiesa. Kiekvienas mazgas saugo:

• Turinį – neapdorotą tekstą arba struktūruotus duomenis (JSON, CSV).
• Metaduomenis – šaltinio sistemą, sukūrimo datą, atitikties sistemą, galiojimo datą.
• Hash – kriptografinį kontrolinį kodą nebesikeičiančiam aptikimui.

Briaunos išreiškia loginį ryšį:

  graph TD
    "Politika: Prieigos kontrolė" -->|"apima"| "Kontrolė: AC‑1"
    "Auditų ataskaita: Q3‑2024" -->|"įrodymas‑dėl"| "Kontrolė: AC‑1"
    "Trečiosios šalies patvirtinimas" -->|"patvirtina"| "Politika: Duomenų saugojimas"
    "Grėsmių žvalgybos srautas" -->|"veikia"| "Kontrolė: Incidentų valdymas"

Pastaba: Visi mazgų pavadinimai yra įdėti į kabutes, kaip reikalauja Mermaid sintaksė; jokio pabėgimo (escaping) nereikia.

2.2 Įkrovimo‑patobulintas generavimas (RAG)

Kai gaunamas klausimynas, sistema atlieka:

1. Ketinimo išgavimą – LLM išnagrinėja klausimą ir sukuria struktūruotą reprezentaciją (pvz., {framework: "SOC2", control: "CC6.1", domain: "Security Incident Management"}).
2. Vektorinę paiešką – ketinimas yra įkoduojamas ir naudojamas gauti top‑k susijusių grafų mazgų iš tankaus vektorinės saugyklos (FAISS arba Elastic Vector).
3. Perduodamo užklausimo šablono – LLM gauna gautus įrodymų fragmentus kartu su šablonu, kuris nurodo sintetizuoti glaustą atsakymą, išlaikant citatas.

2.3 Kontekstinio loginio sluoksnis

Taisyklė variklis įsiterpia tarp gavimo ir generavimo:

Variklis taip pat gali įgyvendinti:

• Galiojimo patikrinimus – išskirti įrodymus, kurio galiojimo laikas baigėsi.
• Reguliacinį susiejimą – užtikrinti, kad atsakymas atitinka kelias sistemas vienu metu.
• Privatumo kaukes – redaguoti jautrius laukus prieš pateikiant juos LLM.

2.4 Audito takelio kūrėjas

Kiekvienas atsakymas įvengiamas SUSKIRTAME OBJEKTE:

{
  "answer_id": "ans-2025-10-22-001",
  "question_id": "q-12345",
  "generated_text": "...",
  "evidence_refs": [
    {"node_id": "policy-AC-1", "hash": "a5f3c6"},
    {"node_id": "audit-2024-Q3", "hash": "d9e2b8"}
  ],
  "timestamp": "2025-10-22T14:32:10Z",
  "llm_version": "gpt‑4‑turbo‑2024‑09‑12"
}

Šis JSON gali būti saugomas nekintamoje (WORM) saugykloje ir vėliau rodomas atitikties skydelyje, suteikiant auditoriui tiesioginį peržiūrą, kurie įrodymai pagrindžia kiekvieną teiginį.

3. Galutinis duomenų srautas

  sequenceDiagram
    participant Analitikas as Saugumo Analitikas
    participant UI as Procurize Valdymo Skydelis
    participant CES as Kontekstinis Įrodymų Sintetizatorius
    participant KG as Žinių Grafas
    participant LLM as RAG LLM
    participant Log as Audito Takelio Saugykla

    Analitikas->>UI: Įkelia naują klausimyną (PDF/JSON)
    UI->>CES: Analizuoja klausimus, kuria ketinimo objektus
    CES->>KG: Vektorinė paieška dėl kiekvieno ketinimo
    KG-->>CES: Grąžina top‑k įrodymų mazgus
    CES->>LLM: Šablonas su įrodymais + sintezės taisyklės
    LLM-->>CES: Sugeneruotas atsakymas
    CES->>Log: Įrašo atsakymą su įrodymų nuorodomis
    Log-->>UI: Rodo atsakymą su sekamomis nuorodomis
    Analitikas->>UI: Peržiūri, komentuoja, patvirtina
    UI->>CES: Pateikia patvirtintą atsakymą į tiekėjo portalą

Diagrama pabrėžia, kad žmogaus peržiūra lieka svarbiu kontrolės tašku. Analitikai gali pridėti komentarus arba perrašyti AI‑sugeneruotą tekstą prieš galutinį pateikimą, išlaikydami greitį ir valdymą.

4. Įgyvendinimo šablonas

4.1 Žinių grafo kūrimas

1. Pasirinkite grafo duomenų bazę – Neo4j, JanusGraph arba Amazon Neptune.
2. Importuokite esamus šaltinius – politikas (Markdown, PDF), auditų ataskaitas (CSV/Excel), trečiųjų šalių patvirtinimus (JSON) ir grėsmių žvalgybos srautus (STIX/TAXII).
3. Sukurkite įterptinius (embeddings) – naudokite sakinio transformatorių modelį (all-MiniLM-L6-v2) kiekvienam mazgo tekstui.
4. Sukurkite vektorinį indeksą – saugokite įterptinius FAISS arba Elastic Vector, kad būtų greita artimiausių kaimynų paieška.

4.2 Įkrovimo‑patobulinto sluoksnio integravimas

• Pasinaudokite LLM galutiniu tašku (OpenAI, Anthropic arba savarankiškai talpinama Llama‑3) per privatų API šliuzą.
• Apgaubkite LLM Užklausimo šablonu, kuriame yra vietų:
  • {{question}}
  • {{retrieved_evidence}}
  • {{compliance_rules}}
• Naudokite LangChain arba LlamaIndex, kad koordinuotumėte gavimo‑generavimo ciklą.

4.3 Taisyklės apibrėžimas

Įgyvendinkite taisyklių variklį naudojant Durable Rules, Drools arba lengvą Python DSL. Pavyzdinė taisyklių rinkinys:

rules = [
    {
        "condition": lambda node: node["status"] == "expired",
        "action": lambda ctx: ctx["exclude"](node)
    },
    {
        "condition": lambda node: node["framework"] == "SOC2" and node["control"] == "CC6.1",
        "action": lambda ctx: ctx["add_context"]("Incidentų valdymo planas paskutinį kartą patikrintas {{last_test_date}}")
    }
]

4.4 Audituojama saugykla

• Įrašykite sudėtinius atsakymo objektus pridedant tik papildomą S3 kibirą su Objektų Užraku (Object Lock) arba blokų grandinės (blockchain) pagrindu veikiantį žurnalą.
• Sugeneruokite SHA‑256 kiekvieno atsakymo kontrolinį kodą, kad būtų užtikrintas nepakeičiamumas.

4.5 Vartotojo sąsajos integracija

• Pridėkite Procurize skydeliui mygtuką „AI‑Sintetizuoti“ šalia kiekvienos klausimynų eilutės.
• Rodykite suskleidžiamą peržiūrą, kurioje:
  • Pateikiamas sugeneruotas atsakymas.
  • Įterpti citavimo šaltiniai (pvz., [Politika: Prieigos kontrolė] nuorodomis į grafo mazgus).
  • Versijos žymė (v1.3‑2025‑10‑22).

4.6 Stebėjimas ir nuolatinė tobulinimas

Rinkite šiuos duomenis per Prometheus, konfigūruokite įspėjimus viršų ribų ir naudokite juos taisyklės variklio automatinio derinimo duomenų šaltiniu.

5. Realūs privalumai

1. Atsako laiko sumažėjimas – komandos pranešė apie 70‑80 % spartesnį vidutinį laiką (nuo 48 val. iki ~10 val.).
2. Didesnis tikslumas – susietų atsakymų su įrodymais sumažina faktinių klaidų iki ~95 %.
3. Audituojama dokumentacija – vieno paspaudimo eksporto audito takelis atitinka SOC 2 ir ISO 27001 įrodymų reikalavimus.
4. Mastelio aštrumas – nauji klausimynai automatiškai panaudoja egzistuojančius įrodymus, išvengiant darbo dubliavimo.

Neseniai fintech įmonės atvejo studijoje po CES diegimo galėjo tvarkyti keturis kartus didesnį klausimynų kiekį, ne priimdamos papildomų darbuotojų.

6. Saugumo ir privatumo aspektai

• Duomenų izoliacija – vektorinę saugyklą ir LLM inferenciją laikykite VPC be interneto egress.
• Zero‑Trust prieiga – naudokite trumpalaikius IAM tokenus kiekvienai analitiko sesijai.
• Diferencinė privatumas – kai naudojate išorinius grėsmių žvalgybos šaltinius, taikykite triukšmo įterpimą, kad būtų išvengta vidinių politikos detalių nutekėjimo.
• Modelio auditavimas – loguokite kiekvieną LLM užklausą ir atsakymą ateities atitikties peržiūroms.

7. Ateities patobulinimai

8. Pradžios kontrolinis sąrašas

1. Susiekite esamus įrodymų šaltinius – išvardinkite politikas, auditų ataskaitas, patvirtinimus ir žvalgybos srautus.
2. Įdiekite žinių grafą ir importuokite išteklius su metaduomenimis.
3. Sukurkite įterptinius ir nustatykite vektorinį paieškos servisą.
4. Pasinaudokite LLM su RAG apvalkalu (LangChain arba LlamaIndex).
5. Apibrėžkite atitikties taisykles, kurios atspindi unikalias jūsų organizacijos reikalavimus.
6. Integruokite su Procurize – pridėkite mygtuką „AI‑Sintetizuoti“ ir audito takelio UI komponentą.
7. Paleiskite pilotinį projektą su ribotu klausimynų rinkiniu, matuokite vėlavimą, redagavimo dažnumą ir audituojamumą.
8. Iteruokite – patobulinkite taisykles, praturtinkite grafiką ir išplėskite į naujas sistemas.

Įgyvendindami šį planą, paverčiate laiko reikalaujantį rankinį procesą į nuolatinę, IA‑praturtintą atitikties sistemą, kuri auga kartu su jūsų verslu.