Silnik Adaptacyjnego Streszczania Dowodów dla Kwestionariuszy Dostawców w Czasie Rzeczywistym

Przedsiębiorstwa dziś otrzymują dziesiątki kwestionariuszy bezpieczeństwa każdego tygodnia — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 oraz coraz większy zestaw branżowych ankiet. Kandydaci zazwyczaj wklejają odpowiedzi w formularz internetowy, dołączają pliki PDF i spędzają godziny na weryfikacji, czy każdy fragment dowodu pasuje do deklarowanej kontroli. Ręczny wysiłek tworzy wąskie gardła, podnosi ryzyko niespójności i zwiększa koszty prowadzenia działalności.

Procurize AI już rozwiązało wiele problemów dzięki orkiestracji zadań, współpracy w komentarzach i AI‑generowanym szkicom odpowiedzi. Następna granica to obsługa dowodów: jak przedstawić właściwy artefakt — politykę, raport audytu, migawkę konfiguracji — w dokładnym formacie, którego oczekuje recenzent, zapewniając jednocześnie, że dowód jest aktualny, istotny i audytowalny.

W tym artykule przedstawiamy Silnik Adaptacyjnego Streszczania Dowodów (AESE) — samopopracowującą się usługę AI, która:

1. Identyfikuje optymalny fragment dowodu dla każdego pytania w czasie rzeczywistym.
2. Streszcza fragment do zwięzłej, gotowej do regulacji narracji.
3. Łączy streszczenie z dokumentem źródłowym w wersjonowanym grafie wiedzy.
4. Weryfikuje wynik względem polityk zgodności i zewnętrznych standardów przy użyciu LLM wzbogaconego o RAG.

Rezultatem jest odpowiedź jednym kliknięciem, którą można przejrzeć, zatwierdzić lub odrzucić, a system zapisuje niezmienny szlak pochodzenia.

Dlaczego tradycyjne zarządzanie dowodami nie spełnia oczekiwań

Te braki przekładają się na 30‑50 % dłuższy czas realizacji i wyższe ryzyko niezgodności. AESE eliminuje je wszystkie w jednej, spójnej linii przetwarzania.

Podstawowa architektura AESE

Silnik opiera się na trzech ściśle połączonych warstwach:

1. Warstwa wyszukiwania semantycznego – wykorzystuje hybrydowy indeks RAG (gęste wektory + BM25) do pobierania kandydatów fragmentów dowodów.
2. Warstwa adaptacyjnego streszczania – dostrojony LLM z szablonami promptów, które dostosowują się do kontekstu kwestionariusza (branża, regulacja, poziom ryzyka).
3. Warstwa grafu pochodzenia – graf właściwości przechowujący węzły dowodów, węzły odpowiedzi oraz krawędzie „derived‑from”, wzbogacone wersjonowaniem i kryptograficznymi hashami.

Poniżej diagram Mermaid ilustrujący przepływ danych od żądania kwestionariusza do finalnej odpowiedzi.

  graph TD
    A["Item Kwestionariusza"] --> B["Ekstrakcja Intencji"]
    B --> C["Wyszukiwanie Semantyczne"]
    C --> D["Top‑K Fragmenty"]
    D --> E["Budowa Adaptacyjnego Promptu"]
    E --> F["LLM Streszczający"]
    F --> G["Streszczony Dowód"]
    G --> H["Aktualizacja Grafu Pochodzenia"]
    H --> I["Publikacja Odpowiedzi"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Wszystkie etykiety węzłów są otoczone podwójnymi cudzysłowami, zgodnie z wymogiem.

Szczegółowy przebieg pracy

1. Ekstrakcja Intencji

Gdy użytkownik otwiera pole kwestionariusza, UI wysyła surowy tekst pytania do lekkiego modelu intencji. Model klasyfikuje żądanie do jednej z kilku kategorii dowodów (polityka, raport audytu, konfiguracja, wycinek logu, zaświadczenie stron trzecich).

2. Wyszukiwanie Semantyczne

Zidentyfikowana intencja uruchamia zapytanie przeciwko hybrydowemu indeksowi RAG:

• Gęste wektory generowane są przez enkoder dostrojony do korpusu organizacji dotyczącego zgodności.
• BM25 zapewnia dopasowanie leksykalne dla cytowań regulacyjnych (np. „ISO 27001 A.12.1”).

Silnik zwraca Top‑K (domyślnie = 5) fragmentów, każdy przedstawiony jako lekka rekordacja metadanych:

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

3. Budowa Adaptacyjnego Promptu

System konstruuje dynamiczny prompt, który wstawia:

• Oryginalny tekst pytania.
• Wybrane fragmenty dowodów (jako zwięzłą listę punktowaną).
• Wytyczne dotyczące tonu regulacyjnego (np. „używaj strony biernej, odwołuj się do numerów klauzul”).

Przykładowy fragment promptu:

Jesteś specjalistą ds. zgodności odpowiadającym na pytanie: "Jak organizacja wymusza zasadę najmniejszych przywilejów?"
Odpowiednie dowody:
- Sekcja 4.2 Polityki Kontroli Dostępu (v2.1) – definicje roli‑bazowanego dostępu.
- Raport Audytu Q3‑2024 – wyniki przeglądów uprawnień.
Napisz zwięzłą odpowiedź (≤ 150 słów), która odwołuje się do klauzuli polityki i zawiera krótkie uzasadnienie.

4. LLM Streszczający

Model LLM dostosowany do domeny (np. 13‑M model dostrojony na 10 k historycznych par kwestionariusz‑dowód) przetwarza prompt. Model generuje streszczenie, które:

• Cytuje dokładne źródło dowodu (np. „zobacz Politykę Kontroli Dostępu §4.2”).
• Utrzymuje spójność językową z wcześniej zatwierdzonymi odpowiedziami (przez few‑shot).

Typowy wynik:

„Wymuszamy zasadę najmniejszych przywilejów poprzez kontrolę roli‑bazowaną określoną w Polityce Kontroli Dostępu § 4.2. Uprawnienia są przeglądane kwartalnie, co potwierdza Raport Audytu Q3‑2024, wykazujący 100 % zgodności z określonymi rolami.”

5. Aktualizacja Grafu Pochodzenia

Węzeł odpowiedzi tworzony jest w grafie z właściwościami:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Krawędzie DERIVED_FROM łączące go z każdym węzłem dowodu źródłowego.

Każda krawędź przechowuje hash fragmentu, gwarantując niezmienność. Graf jest utrzymywany w bazie opartej na Merkle‑tree, co umożliwia wykrycie manipulacji i kryptograficzną weryfikację.

6. Publikacja Odpowiedzi i Przegląd Ludzki

Wygenerowana odpowiedź wyświetla się w UI kwestionariusza z przyciskiem „Podgląd Dowodu”. Po kliknięciu użytkownik widzi powiązane fragmenty, ich wersje oraz podpis cyfrowy. Recenzenci mogą:

• Zatwierdzić (tworzy niezmienny rekord audytowy).
• Edytować (wywołuje nową wersję węzła odpowiedzi).
• Odrzucić (informacja zwrotna trafia do pętli uczenia modelu).

Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie opinii ludzi (RLHF)

AESE korzysta z lekkiego cyklu RLHF:

1. Zbieranie działań recenzenta (zatwierdź/edytuj/odrzuć) wraz ze znacznikami czasu.
2. Przekształcanie edycji w dane preferencji parami (pierwotna vs. zmodyfikowana odpowiedź).
3. Okresowe dostrajanie LLM na podstawie tych preferencji przy użyciu algorytmu Proximal Policy Optimization (PPO).

Z czasem model internalizuje specyficzne dla organizacji sformułowania, redukując potrzebę ręcznych poprawek nawet o 70 %.

Gwarancje bezpieczeństwa i zgodności

Wyniki testów wydajności

Dane pochodzą z sześciomiesięcznego pilotażu u średniej wielkości dostawcy SaaS obsługującego ~1 200 pozycji kwestionariusza miesięcznie.

Integracja z platformą Procurize

AESE udostępniany jest jako mikroserwis z REST‑ful API:

• POST /summarize – przyjmuje question_id i opcjonalny context.
• GET /graph/{answer_id} – zwraca dane pochodzenia w formacie JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – odbiera akcje recenzenta w ramach pętli RLHF.

Usługa może być wpięta do dowolnego istniejącego przepływu — systemu ticketowego, pipeline’u CI/CD do kontroli zgodności, lub bezpośrednio do UI Procurize za pomocą lekkiego SDK w JavaScript.

Plan rozwoju

1. Dowody multimodalne – włączenie zrzutów ekranu, diagramów architektury i fragmentów kodu przy użyciu LLM z rozszerzeniami wizyjnymi.
2. Federacja grafu wiedzy między organizacjami – bezpieczne udostępnianie węzłów dowodów partnerom przy zachowaniu ścieżek pochodzenia.
3. Kontrola dostępu Zero‑Trust – wymuszanie polityk opartych na atrybutach przy zapytaniach do grafu, aby tylko uprawnione role widziały wrażliwe fragmenty.
4. Silnik prognozujący regulacje – połączenie AESE z modelem przewidującym przyszłe wymagania regulatorów, aby proaktywnie identyfikować luki w dowodach.

Zakończenie

Silnik Adaptacyjnego Streszczania Dowodów przekształca uciążliwy krok „znajdź‑i‑dołącz” w płynne, napędzane AI doświadczenie, które dostarcza:

• Szybkość – odpowiedzi w czasie rzeczywistym bez utraty głębokości.
• Precyzję – streszczanie kontekstowe wyrównane do wymogów standardów.
• Audytowalność – niezmienny ślad pochodzenia dla każdej odpowiedzi.

Poprzez połączenie generacji wspomaganej wyszukiwaniem, dynamicznego promptowania i wersjonowanego grafu wiedzy, AESE podnosi poprzeczkę automatyzacji zgodności. Organizacje, które przyjmą tę technologię, mogą oczekiwać szybszych zamknięć transakcji, niższego ryzyka audytowego i wymiernej przewagi konkurencyjnej w coraz bardziej nastawionym na bezpieczeństwo rynku B2B.