Enjin Ringkasan Bukti Adaptif untuk Soalan Vendor Masa‑Nyata

Hari ini perusahaan menerima puluhan soal selidik keselamatan setiap minggu—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5, dan set soal selidik industri‑spesifik yang semakin banyak. Calon biasanya menampal jawapan ke dalam borang web, melampirkan PDF, dan kemudian menghabiskan jam‑jam memeriksa kembali bahawa setiap bukti sepadan dengan kawalan yang dituntut. Usaha manual ini menghasilkan bott‑lenecks, meningkatkan risiko ketidakkonsistenan, dan menambah kos perniagaan.

Procurize AI telah menyelesaikan banyak titik sakit dengan orkestrasi tugas, komen kolaboratif, dan draf jawapan yang dihasilkan AI. Sempadan seterusnya ialah pengurusan bukti: bagaimana menyampaikan artefak yang tepat—polisi, laporan audit, snapshot konfigurasi—in dalam format tepat yang dijangka penilai, sambil memastikan bukti itu segar, relevan, dan boleh diaudit.

Dalam artikel ini kami memperkenalkan Enjin Ringkasan Bukti Adaptif (AESE)—perkhidmatan AI yang mengoptimumkan diri sendiri yang:

1. Mengenal pasti kepingan bukti optimum untuk setiap item soal selidik secara masa‑nyata.
2. Meringkaskan kepingan itu menjadi naratif ringkas yang bersedia untuk regulator.
3. Menghubungkan ringkasan kembali ke dokumen sumber dalam graf pengetahuan berversi.
4. Mengesahkan output berbanding polisi pematuhan dan standard luaran menggunakan LLM yang diperkaya RAG.

Keputusan ialah jawapan sekelip yang mematuhi piawaian, boleh disemak, diluluskan, atau ditimpa oleh manusia, sambil sistem merekod jejak provenance yang tahan gangguan.

Mengapa Pengurusan Bukti Tradisional Kurang Memadai

Jurang ini menghasilkan 30‑50 % masa selesai lebih lama dan peluang kegagalan pematuhan lebih tinggi. AESE menanggulangi semua dalam satu aliran kerja yang terpadu.

Seni Bina Teras AESE

Enjin dibina di sekitar tiga lapisan yang rapat:

1. Lapisan Pengambilan Semantik – Menggunakan indeks RAG Hibrid (vektor padat + BM25) untuk mengambil kepingan bukti calon.
2. Lapisan Ringkasan Adaptif – LLM yang disempurnakan dengan templat prompt yang menyesuaikan konteks soal selidik (industri, regulasi, tahap risiko).
3. Lapisan Graf Provenance – Graf sifat yang menyimpan nod bukti, nod jawapan, dan tepi “derived‑from”, diperkaya dengan versi dan hash kriptografi.

Berikut ialah diagram Mermaid yang menggambarkan aliran data dari permintaan soal selidik hingga jawapan akhir.

  graph TD
    A["Item Soal Selidik"] --> B["Ekstraksi Niat"]
    B --> C["Pengambilan Semantik"]
    C --> D["Kepingan Top‑K"]
    D --> E["Pembina Prompt Adaptif"]
    E --> F["LLM Ringkasan"]
    F --> G["Bukti Diringkaskan"]
    G --> H["Kemas Kini Graf Provenance"]
    H --> I["Penerbitan Jawapan"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Semua label nod dikelilingi oleh tanda petik berganda mengikut keperluan.

Aliran Kerja Langkah‑demi‑Langkah

1. Ekstraksi Niat

Apabila pengguna membuka medan soal selidik, UI menghantar teks soalan mentah ke model niat ringan. Model mengklasifikasikan permintaan ke dalam beberapa kategori bukti (polisi, laporan audit, konfigurasi, petikan log, pengesahan pihak ketiga).

2. Pengambilan Semantik

Niat yang diklasifikasikan mencetuskan pertanyaan terhadap indeks RAG hibrid:

• Vektor padat dijana oleh pengekod yang disempurnakan pada korpus pematuhan organisasi.
• BM25 menyediakan padanan leksikal untuk sitasi regulatori (contoh, “ISO 27001 A.12.1”).

Enjin memulangkan Top‑K (lalai = 5) kepingan, setiap satu diwakili oleh rekod metadata ringan:

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

3. Pembina Prompt Adaptif

Sistem membina prompt dinamik yang menyuntik:

• Teks soal selidik asal.
• Kepingan bukti terpilih (sebagai senarai bullet ringkas).
• Garis panduan nada regulatori (contoh, “gunakan suara pasif, rujuk nombor klausa”).

Contoh snippet prompt:

Anda adalah pakar pematuhan yang menjawab: "Bagaimana organisasi anda menguatkuasakan akses least‑privilege?"
Bukti relevan:
- Bahagian 4.2 Polisi Kawalan Akses (v2.1) – Definisi Akses Berasaskan Peranan.
- Laporan Audit Q3‑2024 – Penemuan mengenai semakan kebenaran.
Tuliskan jawapan ringkas (≤ 150 perkataan) yang merujuk klausa polisi dan sertakan justifikasi pendek.

4. LLM Ringkasan

LLM beradaptasi domain (contoh, model 13B yang disempurnakan pada 10 k pasangan soal selidik‑bukti historik) memproses prompt. Model mengeluarkan ringkasan yang:

• Menyebut sumber bukti tepat (contoh, “lihat Polisi Kawalan Akses §4.2”).
• Menjaga konsistensi bahasa dengan jawapan yang telah diluluskan (melalui contoh few‑shot).

Output tipikal:

“Kami menguatkuasakan akses least‑privilege melalui kawalan berasaskan peranan yang ditakrifkan dalam Polisi Kawalan Akses § 4.2. Kebenaran disemak setiap suku tahun, seperti yang didokumentasikan dalam Laporan Audit Q3‑2024, yang mengesahkan pematuhan 100 % dengan peranan yang ditetapkan.”

5. Kemas Kini Graf Provenance

Nod jawapan dicipta dalam graf dengan sifat:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Tepi DERIVED_FROM yang menghubungkan setiap nod bukti sumber.

Setiap tepi menyimpan hash fragmen sumber, menjamin ketidakbolehan diubah. Graf disimpan dalam pangkalan data berasaskan Merkle‑tree, membolehkan bukti gangguan dan pengesahan kriptografi.

6. Penerbitan Jawapan & Semakan Manusia

Jawapan yang dihasilkan muncul dalam UI soal selidik dengan butang “Paparan Bukti”. Mengklik menampilkan kepingan yang dipautkan, versi mereka, dan tandatangan digital. Penilai boleh:

• Meluaskan (mencipta rekod audit yang tidak boleh diubah).
• Menyunting (memicu versi baru nod jawapan).
• Menolak (memberi maklum balas ke dalam kitaran RLHF model).

Pembelajaran Penguatan daripada Maklum Balas Manusia (RLHF)

AESE menggunakan kitaran RLHF ringan:

1. Tangkap tindakan penilai (melulus, menyunting, menolak) berserta cap masa.
2. Terjemah penyuntingan menjadi data keutamaan berpasangan (jawapan asal vs. jawapan yang disunting).
3. Secara periodik, perhalusi LLM pada keutamaan ini menggunakan algoritma Proximal Policy Optimization (PPO).

Dengan masa, model menginternalisasi frasa khusus organisasi, mengurangkan keperluan campur tangan manual sehingga 70 %.

Jaminan Keselamatan dan Pematuhan

Penanda Prestasi

Data ini diambil daripada pilot enam bulan dengan penyedia SaaS bersaiz sederhana yang mengendalikan ~1,200 item soal selidik per bulan.

Integrasi dengan Platform Procurize

AESE dipaparkan sebagai mikro‑perkhidmatan dengan API RESTful:

• POST /summarize – menerima question_id dan pilihan context.
• GET /graph/{answer_id} – mengembalikan data provenance dalam JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – menerima tindakan penilai untuk RLHF.

Perkhidmatan ini boleh dipasang ke dalam aliran kerja sedia ada—sama ada sistem tiket tersuai, pipeline CI/CD untuk pemeriksaan pematuhan, atau terus ke UI Procurize melalui SDK JavaScript ringan.

Peta Jalan Masa Depan

1. Bukti Multimodal – Menggabungkan tangkapan skrin, diagram seni bina, dan snippet kod menggunakan LLM berkuasa visi.
2. Federasi Graf Pengetahuan Antara Organisasi – Membolehkan perkongsian selamat nod bukti antara rakan kongsi sambil mengekalkan provenance.
3. Kawalan Akses Zero‑Trust – Menguatkuasakan polisi berasaskan atribut pada kueri graf, memastikan hanya peranan yang dibenarkan dapat melihat fragmen sensitif.
4. Enjin Ramalan Regulatori – Menggabungkan AESE dengan model ramalan trend regulator untuk menandakan jurang bukti yang akan datang secara proaktif.

Kesimpulan

Enjin Ringkasan Bukti Adaptif mengubah langkah “cari‑dan‑lampir” yang menyakitkan menjadi pengalaman AI‑dipacu aliran yang memberikan:

• Kelajuan – Jawapan masa‑nyata tanpa menjejaskan kedalaman.
• Ketepatan – Ringkasan berasaskan konteks yang selaras dengan standard.
• Auditabilitas – Provenance tidak dapat diubah bagi setiap jawapan.

Dengan menyatukan penjanaan berasaskan pengambilan, prompting dinamik, dan graf pengetahuan berversi, AESE menaikkan tahap automasi pematuhan. Organisasi yang mengadopsi keupayaan ini dapat menjangkakan penutupan urus niaga lebih pantas, risiko audit lebih rendah, dan kelebihan kompetitif yang boleh diukur dalam pasaran B2B yang semakin menekankan keselamatan.