Generare Augmentată prin Recuperare cu AI pentru Asamblarea în Timp Real a Dovezilor în Chestionarele de Securitate

Chestionarele de securitate, evaluările riscului furnizorilor și auditurile de conformitate au devenit un blocaj zilnic pentru companiile SaaS. Căutarea manuală a politicilor, rapoartelor de audit și instantaneelor de configurare nu doar că consumă ore de inginerie, ci și introduce riscul de răspunsuri învechite sau inconsecvente.

Generarea Augmentată prin Recuperare (RAG) oferă un nou paradigmă: în loc să se bazeze exclusiv pe un Model Lingvistic Mare (LLM) static, RAG recuperează cele mai relevante documente în momentul interogării și le furnizează modelului pentru sinteză. Rezultatul este un răspuns în timp real, susținut de dovezi care poate fi urmărit la sursa originală, satisfăcând atât cerințele de viteză, cât și cele de auditabilitate.

În acest articol vom:

• Dezvolta arhitectura de bază a RAG și de ce se potrivește fluxului de lucru al chestionarului.
• Arăta cum Procurize poate integra un pipeline RAG fără să perturbe procesele existente.
• Oferi un ghid de implementare pas cu pas, de la ingestia datelor la verificarea răspunsului.
• Discuta considerentele de securitate, confidențialitate și conformitate unice acestei abordări.
• Evidențiază ROI-ul cuantificabil și îmbunătățirile viitoare, cum ar fi învățarea continuă și scorarea dinamică a riscurilor.

1. De ce modelele LLM clasice nu sunt suficiente pentru chestionarele de securitate

Aceste goluri împing organizațiile să revină la copierea și lipirea manuală, anihilând eficiența promisă de AI.

2. Generare Augmentată prin Recuperare – Concepte de Bază

În esență, RAG constă din trei părți principale:

1. Retriever – Un index (de obicei bazat pe vectori) care poate afișa rapid cele mai relevante documente pentru o interogare dată.
2. Model Generativ – Un LLM care consumă segmentele recuperate și promptul original al chestionarului pentru a produce un răspuns coerent.
3. Stratul de Fuziune – Logica care controlează câte segmente sunt transmise, cum sunt ordonate și cum sunt ponderate în timpul generării.

2.1 Depozite de Vectori pentru Recuperarea Dovezilor

Încărcarea fiecărui artefact de conformitate (politici, rapoarte de audit, instantanee de configurare) într-un spațiu vectorial dens permite căutarea semantică prin similaritate. Opțiuni populare open‑source includ:

• FAISS – Rapid, accelerat prin GPU, ideal pentru fluxuri de lucru cu debit mare.
• Milvus – Cloud‑native, susține indexare hibridă (scalar + vector).
• Pinecone – Serviciu gestionat cu controale de securitate integrate.

2.2 Ingineria Prompturilor pentru RAG

Un prompt bine conceput asigură că LLM‑ul tratează contextul recuperat ca dovezi autoritare.

Sunteți un analist de conformitate care răspunde la un chestionar de securitate. Folosiți DOAR fragmentele de dovezi furnizate. Citați fiecare fragment cu ID‑ul sursei sale. Dacă un răspuns nu poate fi susținut complet, marcați-l pentru revizuire manuală.

Promptul poate fi modelat în Procurize astfel încât fiecare item al chestionarului să primească automat dovezile anexate.

3. Integrarea RAG în Platforma Procurize

Aici este o diagramă de flux la nivel înalt care ilustrează unde se încadrează RAG în fluxul de lucru existent al Procurize.

  graph LR
    A["Questionnaire Item"] --> B["RAG Service"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["Top‑k Evidence Snippets"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["Draft Answer with Citations"]
    F --> G["Procurize Review UI"]
    G --> H["Final Answer Stored"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Puncte cheie de integrare

• Trigger – Când un utilizator deschide un item necompletat al chestionarului, Procurize trimite textul întrebării la microserviciul RAG.
• Îmbogățirea contextului – Retrieverul extrage până la k (de obicei 3‑5) segmente de dovezi cele mai relevante, fiecare etichetat cu un identificator stabil (de ex., policy:ISO27001:5.2).
• Ciornă de răspuns – LLM‑ul produce o ciornă care include citări inline precum [policy:ISO27001:5.2].
• Om în buclă – Interfața de revizuire evidențiază citările, permite editorilor să editeze, să aprobe sau să respingă. Răspunsurile aprobate sunt salvate cu metadate de proveniență.

4. Ghid de Implementare Pas cu Pas

4.1 Pregătiți Corpusul de Dovezi

4.2 Construiți Indexul Vectorial

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss, json, glob, os

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # listă de (id, text) tuples
for file in glob.glob('compliance_corpus/**/*.md', recursive=True):
    with open(file, 'r') as f:
        content = f.read()
        doc_id = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
        docs.append((doc_id, content))

ids, texts = zip(*docs)
embeddings = model.encode(texts, show_progress_bar=True)

dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dim)
index.add(embeddings)

faiss.write_index(index, 'compliance.index')

4.3 Implementați Serviciul RAG

Un stack tipic de microservicii:

• FastAPI – Gestionează apelurile HTTP de la Procurize.
• FAISS – Căutare vectorială în proces (sau externă prin gRPC).
• OpenAI / Anthropic LLM – Endpoint de generare (sau LLaMA găzduită intern).
• Redis – Cachează interogările recente pentru a reduce latența.

from fastapi import FastAPI, Body
import openai, numpy as np

app = FastAPI()

@app.post("/answer")
async def generate_answer(question: str = Body(...)):
    q_emb = model.encode([question])
    distances, idx = index.search(q_emb, k=4)
    snippets = [texts[i] for i in idx[0]]
    prompt = f"""Question: {question}
Evidence:\n{chr(10).join(snippets)}\nAnswer (cite sources):"""
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-4o-mini", prompt=prompt, max_tokens=300)
    return {"answer": response.choices[0].text.strip(),
            "citations": idx[0].tolist()}

4.4 Integrarea în Interfața Procurize

Adăugați un buton “Generează cu AI” lângă fiecare câmp al chestionarului. Când este apăsat:

1. Afișați un spinner de încărcare în timp ce serviciul RAG răspunde.
2. Populați caseta de text a răspunsului cu ciornă.
3. Randuiți insigniile de citare; apăsarea unei insignii deschide previzualizarea documentului sursă.

4.5 Verificare & Învățare Continuă

• Revizuire umană – Cereți cel puțin un inginer de conformitate să aprobe fiecare răspuns generat de AI înainte de publicare.
• Circuit de feedback – Înregistrați semnalele de aprobare/rejectare și stocați-le într-un tabel “rezultate revizuire”.
• Fine‑tuning – Fine‑tune periodic modelul LLM pe perechi QA aprobate pentru a reduce halucinațiile în timp.

5. Considerații de Securitate & Confidențialitate

6. Măsurarea Impactului

Un pilot realizat cu o firmă SaaS de dimensiune medie (≈150 de ingineri) a furnizat următorii metrici pe o perioadă de 6 săptămâni:

Aceste cifre ilustrează cum RAG nu doar accelerează timpul de răspuns, ci și îmbunătățește calitatea răspunsului, reducând fricțiunea în audit.

7. Extensii Viitoare

• Scorare dinamică a riscului – Combinați RAG cu un motor de risc care ajustează încrederea răspunsului pe baza vechimii dovezii.
• Recuperare multi‑modală – Include capturi de ecran, fișiere de configurare și chiar starea Terraform ca active recuperabile.
• Graf de cunoștințe inter‑organizațional – Conectați dovezile între filială, permițând consistență globală a politicilor.
• Alerte în timp real de diferențe de politici – Când un document sursă se modifică, marcați automat răspunsurile de chestionar afectate pentru revizuire.

8. Listă de Verificare pentru Începere

• Consolidă toate artefactele de conformitate într-un singur depozit controlat prin versiuni.
• Alege un depozit de vectori (FAISS, Milvus, Pinecone) și generează încărcări.
• Implementă un microserviciu RAG (FastAPI + LLM) în spatele rețelei interne.
• Extinde UI‑ul Procurize cu “Generează cu AI” și redare de citări.
• Definește o politică de guvernanță pentru revizuire umană și captare de feedback.
• Realizează un pilot pe un set de chestionare cu risc scăzut; iterează în funcție de feedback‑ul revizorilor.

Urmând această foaie de parcurs, organizația dumneavoastră poate trece de la un proces de chestionar reactiv și manual la o operațiune proactivă, augmentată cu AI care furnizează dovezi de încredere la un singur click.

Vezi și

• Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI
• FAISS: Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors
• OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Retrieval‑Augmented Generation