Generare Hibridă cu Recuperare (RAG) pentru Automatizarea Sigură și Auditată a Chestionarelor de Securitate

Introducere

Chestionarele de securitate, evaluările de risc ale furnizorilor și auditurile de conformitate reprezintă un blocaj pentru companiile SaaS în rapidă creștere. Echipele petrec ore îndelungate căutând clauze de politică, extrăgând dovezi versionate și redactând manual răspunsuri narative. Deși AI generativ singur poate compune răspunsuri, ieșirea pură a LLM‑urilor lipsește adesea de trasabilitate, rezidență a datelor și auditabilitate — trei piloni ne-negociabili pentru medii reglementate.

Intră în scenă Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG): un model de design care îmbină creativitatea modelelor mari de limbaj (LLM) cu fiabilitatea unui seif de documente enterprise. În acest articol vom detalia cum Procur2ze poate integra un pipeline RAG hibrid pentru a:

• Garanta sursa de proveniență pentru fiecare propoziție generată.
• Aplica constrângeri policy‑as‑code în timp real.
• Menține loguri de audit imutabile care să satisfacă auditorii externi.
• Scală în medii multi‑tenant respectând directivele regionale de stocare a datelor.

Dacă ați citit postările noastre anterioare „AI Powered Retrieval Augmented Generation” sau „Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI”, veți recunoaște multe dintre aceleași blocuri de construcție — dar de data aceasta accentul se pune pe cuplarea sigură și orchestrarea cu prioritate de conformitate.

De ce răspunsurile pure ale LLM-urilor nu sunt suficiente

Modelul hibrid nu înlocuiește LLM‑ul; îl ghidează, asigurând că fiecare răspuns este ancorat la un artefact cunoscut.

Componentele de bază ale arhitecturii Hybrid RAG

  graph LR
    A["Utilizatorul trimite chestionarul"] --> B["Scheduler de sarcini"]
    B --> C["Orchestrator RAG"]
    C --> D["Seif de documente (Stocare Imutabilă)"]
    C --> E["Model de limbaj mare (LLM)"]
    D --> F["Retriever (BM25 / Căutare Vectorială)"]
    F --> G["Top‑k Documente Relevante"]
    G --> E
    E --> H["Sintezator de răspuns"]
    H --> I["Constructor de răspuns"]
    I --> J["Înregistrator de loguri de audit"]
    J --> K["Tablou de bord cu răspunsuri sigure"]

Toate etichetele nodurilor sunt în ghilimele duble, conform cerințelor pentru Mermaid.

1. Seif de documente

Un stoc imutabil, write‑once (ex.: AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob sau un tabel PostgreSQL append‑only). Fiecare artefact de conformitate — PDF‑uri de politică, atestări SOC 2, controale interne — primește:

• Un Document ID unic la nivel global.
• Un vector semantic generat la momentul ingestiei.
• Stamp de versiune care nu se modifică după publicare.

2. Retriever

Motorul de recuperare rulează o căutare în mod dual:

1. BM25 sparse pentru potriviri exacte de fraze (util pentru citări reglementare).
2. Similaritate vectorială densă pentru relevanță contextuală (potrivire semantică a obiectivelor de control).

Ambele metode returnează o listă ordonată de ID‑uri de document, pe care orchestratorul le transmite LLM‑ului.

3. LLM cu ghidare prin recuperare

LLM‑ul primește un system prompt care include:

• O direcție de ancorare a sursei: „Toate afirmațiile trebuie să fie urmate de un tag de citare [DOC-{id}@v{ver}].”
• Reguli policy‑as‑code (ex.: „Nu expune niciodată date personale în răspunsuri”).

Modelul sintetizează apoi un text, referențiind explicit documentele recuperate.

4. Sintezator de răspuns & Constructor de răspuns

Sintezatorul îmbină output‑ul LLM‑ului, îl formatează conform schemei chestionarului (JSON, PDF sau markdown) și atașează metadate citări mașină‑relevante.

5. Înregistrator de loguri de audit

Fiecare pas este înregistrat:

Aceste loguri sunt write‑once și stocate alături de seif pentru un traseu complet, tamper‑evident.

Walkthrough complet pas cu pas

Pasul 1 – Ingestie & Indexare politici

1. Încărcați o nouă versiune a ISO 27001 Statement of Applicability în seif.
2. Serviciul de ingestie extrage textul brut, generează un vector de 768 de dimensiuni folosind un sentence‑transformer și stochează vectorul alături de metadatele documentului.

Pasul 2 – Trimitere chestionar

Un analist de securitate creează un tichet în Procur2ze: „Completează chestionarul SOC 2 Type II pentru Acme Corp.” Schedulerul de sarcini atribuie un request_id (REQ-2025-1019-001).

Pasul 3 – Recuperare

Orchestratorul parsează întrebarea: „Descrie cum este impusă criptarea în repaus pentru datele clienților.”
Trimite interogarea către retriever, care returnează:

[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]

Pasul 4 – Prompt LLM

System: Ești un asistent de conformitate. Citează fiecare afirmație factuală folosind formatul [DOC-{id}@v{ver}].
User: Descrie cum este impusă criptarea în repaus pentru datele clienților.
Context: (Inserează fragmentele top‑k din cele două documente)

LLM‑ul generează:

“Toate datele clienților stocate în bucket‑urile noastre AWS S3 sunt criptate în repaus utilizând AES‑256 GCM. Cheile de criptare sunt gestionate de AWS KMS și rotite la fiecare 90 de zile [DOC-Policy-Enc-002@v5]. Această practică satisface controlul A.10.1 din ISO 27001 [DOC-ISO27001-001@v3].”

Pasul 5 – Asamblare răspuns

Constructorul de răspuns formatează răspunsul în structura JSON a chestionarului, păstrând tag‑urile de citare pentru auditul ulterior.

Pasul 6 – Persistare auditată

Toate artefactele — interogarea originală, lista de documente recuperate, promptul LLM, răspunsul generat — sunt scrise într-un log de audit imutabil. Auditorii pot interoga logul pentru a verifica trasabilitatea completă a răspunsului.

Beneficii de securitate și conformitate

Scalarea în medii SaaS multi‑tenant

Un furnizor SaaS deserveste de obicei zeci de clienți, fiecare având propriul depozit de conformitate. Hybrid RAG scalează prin:

1. Seifuri izolate pe chiriaș: Fiecare chiriaș are o partiție logică cu propriile chei de criptare.
2. Pool partajat de LLM: LLM‑ul este un serviciu stateless; cererile includ ID‑ul chiriașului pentru a impune controale de acces.
3. Recuperare paralelă: Motoarele de căutare vectorială (ex.: Milvus, Vespa) sunt scalabile orizontal, gestionând milioane de vectori per chiriaș.
4. Shard‑are a logurilor de audit: Logurile sunt shard‑uite pe chiriaș, dar stocate într-un registru global imutabil pentru rapoarte de conformitate inter‑chirias.

Listă de verificare pentru echipele Procur2ze

• Creează stocare imutabilă (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob sau DB append‑only) pentru toate artefactele de conformitate.
• Generează embeddings semantice la ingestie; stochează-le alături de metadatele documentului.
• Deployed un retriever dual‑mode (BM25 + vector) în spatele unui API gateway rapid.
• Instrumentează promptul LLM cu directive de citare și reguli policy‑as‑code.
• Persistă fiecare pas într-un serviciu de log de audit imutabil (ex.: AWS QLDB, Azure Immutable Ledger).
• Adaugă UI de verificare în dashboard‑ul Procur2ze pentru a vizualiza sursele citate pentru fiecare răspuns.
• Rulează drill‑uri de conformitate periodice: simulează modificări de politică și verifică ca răspunsurile afectate să fie semnalate automat.

Direcții viitoare

Concluzie

Hybrid Retrieval‑Augmented Generation umple golul dintre AI creativ și certitudinea reglementară. Prin ancorarea fiecărei propoziții generate la un seif de documente versionat și imutabil, Procur2ze poate furniza răspunsuri sigure, auditate și ultra‑rapide la chestionare, la scară. Modelul nu doar că reduce timpii de răspuns — adesea de la zile la minute —, ci și construiește o cunoaștere de conformitate vie care evoluează odată cu politicile dumneavoastră, totul respectând cele mai stricte cerințe de audit.

Ești gata să pilotezi această arhitectură? Începe prin a permite ingestia seifului de documente în tenantul tău Procur2ze, apoi pornește serviciul de Retrieval și urmărește cum timpul de răspuns la chestionare se prăbușește.

Vezi și

• Construirea de trailuri de audit imutabile cu AWS QLDB
• Policy‑as‑Code: Încapsularea conformității în pipeline‑uri CI/CD
• Zero‑Knowledge Proofs pentru confidențialitatea datelor în enterprise