Įvykiais Valdomas Žinių Grafo Praturtinimas Realiojo Laiko Adaptuojamiems Klausimyno Atsakymams

Saugumo klausimynai yra nuolat kintantis tikslas. Reglamentai keičiasi, atsiranda naujos kontrolės sistemos, o tiekėjai nuolat prideda naujus įrodymus. Tradicinės statinės saugyklos nesugeba atitikti šio tempo, todėl atsakymai vėluoja, atsakymai būna nekonsistentiški, o audito spragos – neišvengiamos. Procurize sprendžia šią problemą sujungdamas tris moderniausias koncepcijas:

1. Įvykiais valdomi duomenų srautai, kurie reaguoja akimirka į bet kokį politikos, įrodymų ar reguliavimo šaltinio pasikeitimą.
2. Ištraukimu praplečiamas generavimas (RAG), kuris prieš kalbos modelio atsakymo generavimą ištrauka aktualiausią kontekstą iš gyvosios žinių bazės.
3. Dinaminis žinių grafo praturtinimas, kuris nuolat prideda, atnaujina ir susieja objektus, kai įeinantys duomenys keičiasi.

Rezultatas – realiojo laiko, adaptuojamas klausimyno variklis, kuris suteikia tikslius, atitinkančius reikalavimus atsakymus, kai tik užklausa pasiekia sistemą.

1. Kodėl Įvykiais Valdoma Architektūra Yra Žaidimo Keitėjas

Dauguma atitikties platformų remiasi periodiniais paketų darbais arba rankiniais atnaujinimais. Įvykiais valdomas architektūros modelis keičia šį požiūrį: bet koks pakeitimas – ar tai nauja ISO kontrolė, atnaujinta privatumo politika, ar tiekėjo pateiktas dokumentas – išskleidžia įvykį, kuris paleidžia tolesnį praturtinimą.

Pagrindiniai privalumai

2. Ištraukimu Praplečiamas Generavimas Cikle

RAG sujungia didelių kalbos modelių (LLM) išraiškingąją galią su tikslumo pagrindu esančiu ištraukimo varikliu. „Procurize“ darbalankse tai atrodo taip:

1. Naudotojas pradeda klausimyno atsakymą → išskleidžiamas užklausos įvykis.
2. RAG servisas gauna įvykį, išskiria pagrindinius klausimo raktinius žodžius ir užklausia žinių grafiką dėl labiausiai susijusių įrodymų mazgų.
3. LLM generuoja bruto atsakymą, įtraukiant ištrauktus įrodymus į nuoseklų pasakojimą.
4. Žmogaus peržiūrėtojas patikrina bruto atsakymą; peržiūros rezultatas siunčiamas atgal kaip praturtinimo įvykis.

Šis ciklas užtikrina, kad kiekvienas AI generuotas atsakymas būtų susietas su patikimu įrodymu, tuo pačiu išlaikant natūralios kalbos tekėjimą.

3. Dinaminis Žinių Grafo Praturtinimas

Žinių grafas yra šios sistemos stuburas. Jame saugomi objektai, tokie kaip Reguliavimai, Kontrolės, Įrodymo Dokumentai, Tiekėjai ir Audito Išvados, susieti semantiniais ryšiais (pvz., įgyvendina, nuoroda, atnaujina).

3.1. Žinių Grafo Schemos Apžvalga

  graph LR
    "Reguliavimas" -->|"turi"| "Kontrolė"
    "Kontrolė" -->|"reikalauja"| "Įrodymas"
    "Įrodymas" -->|"įkėlė"| "Tiekėjas"
    "Tiekėjas" -->|"atsako į"| "Klausimas"
    "Klausimas" -->|"susietas su"| "Kontrolė"
    "AuditoŽurnalas" -->|"registruoja"| "Įvykis"

Visi mazgų etiketės yra dvigubose kabutėse, kaip reikalaujama.

3.2. Praturtinimo Trigeriai

Šie įvykiai apdorojami Kafka‑tipo srautais ir be serverio funkcijomis, kurios atlieka grafų mutacijas atominiu būdu, išlaikydamos duomenų nuoseklumą.

4. Sujungiame Viską: Nuoskares iki Nuoskares Srautas

  sequenceDiagram
    participant Naudotojas
    participant UI as Procurize UI
    participant ĮvykioBusa as Įvykio Busa
    participant KG as Žinių Grafas
    participant RAG as RAG Servisas
    participant LLM as LLM Variklis
    participant Peržiūrėtojas

    Naudotojas->>UI: Atidaro klausimyną
    UI->>ĮvykioBusa: išskleidžia `question_requested`
    ĮvykioBusa->>KG: gauti susijusius mazgus
    KG-->>RAG: siųsti kontekstinį paketą
    RAG->>LLM: pateikti užklausą su ištrauktu įrodymu
    LLM-->>RAG: sugeneruoti bruto atsakymą
    RAG->>UI: grąžinti bruto atsakymą
    UI->>Peržiūrėtojas: parodyti bruto atsakymą patikrinimui
    Peržiūrėtojas-->>UI: patvirtina / redaguoja
    UI->>ĮvykioBusa: išskleidžia `answer_approved`
    ĮvykioBusa->>KG: praturtinti mazgus su grįžtamuoju ryšiu

Diagrama rodo uždarą atgalinį ciklą, kuriame kiekvienas patvirtintas atsakymas praturtina grafiką, padarant kitą atsakymą protingesnį.

5. Techninis Įgyvendinimo Planas

5.1. Techninės Stack Pasirinkimo

5.2. Pavyzdinė Praturtinimo Funkcija (Python)

Šiame fragmente matome, kaip vienas įvykio valdytojas gali išlaikyti grafą sinchroniškai be rankinio įsikišimo.

6. Saugumo ir Audito Apsvarstymai

• Nekintamumas – Kiekvieną grafų mutaciją saugokite kaip įtrauktą įvykį nekintamame žurnale (pvz., Kafka log segmentas).
• Prieigos Kontrolė – Naudokite RBAC lygmenyje, kad tik įgalioti servisai galėtų kurti arba pašalinti mazgus.
• Duomenų Privatumas – Šifruokite įrodymus poilsio metu su AES‑256, taikykite lauko lygmens šifravimą jautriems duomenims.
• Audito Takas – Kiekvienam atsakymo pakete generuokite kriptografinę maišą ir įrašykite jį į audito žurnalą, siekiant užtikrinti nepakitimo įrodymus.

7. Verslo Įtaka: Svarbūs Rodikliai

Šie duomenys gauti iš ankstyvų Įrodymų Pagrindo įgyvendinimų dviejų „Fortune 500“ SaaS įmonėse, kurios integravo įvykiais valdomą KG modelį į savo „Procurize“ aplinką.

8. Ateities Planas

1. Kryžminiai organizacijų federaciniai grafai – leisti kelioms įmonėms dalytis anonimizuotais kontrolės susiejimais, išlaikant duomenų suverenumą.
2. Zero‑Knowledge Proof integracija – suteikti kriptografinį įrodymą, kad įrodymas tenkina kontrolę, neatskleidžiant žaliųjų duomenų.
3. Savęs taisančios taisyklės – automatiškai aptikti politikos nuokrypius ir pasiūlyti koregavimo veiksmus atitikties komandai.
4. Daugiakalbis RAG – išplėsti atsakymų generavimą į prancūzų, vokiečių ir mandarinų kalbas, naudojant daugiakalbę įterpimų bazę.

9. Pradžia su Procurize

1. Įjunkite Įvykio Centras savo „Procurize“ administratoriaus valdymo skydelyje.
2. Prijunkite politikos saugyklą (GitHub, Azure DevOps) kad išskleistumėte policy_updated įvykius.
3. Diekite praturtinimo funkcijas naudojant pateiktus Docker atvaizdus.
4. Sukonfiguraukite RAG jungtį – nurodykite vektorų saugyklą ir nustatykite ištraukimo gylį.
5. Paleiskite bandomąjį klausimyną ir stebėkite, kaip sistema automatiškai užpildo atsakymus per kelias sekundes.

Išsamios diegimo instrukcijos prieinamos Procurize Developer Portal skyriuje Įvykiais Valdomas Žinių Grafas.

10. Išvada

Sujungdami įvykiais valdomus duomenų srautus, ištraukimu praplečiamą generavimą ir dinaminį žinių grafo praturtinimą, Procurize suteikia realiojo laiko, savišnekantį klausimyno variklį. Organizacijos gauna greitesnius atsakymo ciklus, didesnį atsakymo tikslumą ir audituojamą įrodymų kilmės kilpą – tai esminiai pranašumai šiuolaikinėje greitai besikeičiančioje atitikties aplinkoje.

Prisijungus prie šios architektūros šiandien, jūsų saugumo komandą paruošia augti kartu su reguliavimo pokyčiais, paverčia klausimynus ne našta, o strategine privalumu, ir stiprina pasitikėjimą jūsų klientų atžvilgiu.

Taip Pat Žr.

• Retrieval Augmented Generation: A Survey of Methods and Applications (2024)