Адаптивный движок суммирования доказательств для опросников поставщиков в реальном времени

Сегодня предприятия получают десятки опросников по безопасности каждую неделю — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 и растущий набор отраслевых анкет. Обычно ответы копируются в веб‑форму, к ним прикрепляются PDF‑файлы, после чего тратятся часы на проверку, что каждое доказательство соответствует заявленному контролю. Ручные операции создают «узкие места», повышают риск несоответствий и увеличивают стоимость ведения бизнеса.

Procurize AI уже решает многие проблемы с помощью оркестрации задач, совместных комментариев и черновиков ответов, созданных ИИ. Следующий шаг — работа с доказательствами: как предоставить нужный артефакт — политику, отчёт аудита, снимок конфигурации — в точном формате, ожидаемом ревьюером, при этом гарантируя актуальность, релевантность и возможность аудита.

В этой статье мы представляем Адаптивный движок суммирования доказательств (AESE) — само‑оптимизирующийся сервис ИИ, который:

1. Определяет оптимальный фрагмент доказательства для каждого пункта опросника в реальном времени.
2. Суммирует фрагмент в короткое, готовое к регулятору повествование.
3. Связывает резюме с исходным документом в версии‑управляемом графе знаний.
4. Проверяет результат в соответствии с политиками соответствия и внешними стандартами с помощью LLM, усиленного RAG.

В результате получается одним‑кликом сформированный ответ, который может быть проверен, одобрен или отклонён человеком, а система одновременно фиксирует неподделываемый след происхождения.

Почему традиционное управление доказательствами не справляется

Эти пробелы приводят к увеличению времени выполнения на 30‑50 % и повышают вероятность ошибок в соответствии. AESE устраняет их в едином, согласованном конвейере.

Основная архитектура AESE

Движок построен из трёх плотно связанных слоёв:

1. Слой семантического поиска — гибридный RAG‑индекс (плотные векторы + BM25) для извлечения кандидатов‑доказательств.
2. Слой адаптивного суммирования — тонко настроенный LLM с шаблонами подсказок, адаптирующимися к контексту опросника (отрасль, регуляция, уровень риска).
3. Слой графа происхождения — свойственный граф, хранящий узлы доказательств, ответы и ребра «derived‑from», обогащённые версионированием и криптографическими хешами.

Ниже представлена диаграмма Mermaid, иллюстрирующая поток данных от запроса опросника до окончательного ответа.

  graph TD
    A["Элемент опросника"] --> B["Извлечение намерения"]
    B --> C["Семантический поиск"]
    C --> D["Топ‑K фрагментов"]
    D --> E["Создатель адаптивных подсказок"]
    E --> F["Суммаризатор LLM"]
    F --> G["Суммированные доказательства"]
    G --> H["Обновление графа происхождения"]
    H --> I["Публикация ответа"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Все подписи узлов находятся в двойных кавычках, как того требует синтаксис.

Пошаговый рабочий процесс

1. Извлечение намерения

Когда пользователь открывает поле опросника, UI отправляет сырой текст вопроса в лёгкую модель намерения. Модель классифицирует запрос по одной из нескольких категорий доказательств (политика, отчёт аудита, конфигурация, фрагмент журнала, сторонняя аттестация).

2. Семантический поиск

Классифицированное намерение инициирует запрос к гибридному RAG‑индексу:

• Плотные векторы генерируются энкодером, дообученным на корпоративном корпусе документов соответствия.
• BM25 обеспечивает лексическое совпадение по регулятивным ссылкам (например, «ISO 27001 A.12.1»).

Движок возвращает Топ‑K (по умолчанию = 5) фрагментов, каждый представленный лёгкой мета‑записью:

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

3. Создатель адаптивных подсказок

Система формирует динамическую подсказку, включающую:

• Исходный текст вопроса.
• Выбранные фрагменты доказательств (в виде короткого маркерного списка).
• Руководства по регулятивному тону (например, «использовать пассивный залог, ссылаться на номера пунктов»).

Пример подсказки:

Вы — специалист по соответствию, отвечаете на вопрос: "Как ваша организация обеспечивает принцип наименьших привилегий?"
Соответствующие доказательства:
- Раздел 4.2 Политики контроля доступа (v2.1) — определение ролевого доступа.
- Отчёт аудита Q3‑2024 — результаты проверок разрешений.
Составьте лаконичный ответ (не более 150 слов), содержащий ссылку на пункт политики и короткое обоснование.

4. Суммаризатор LLM

Доменно‑адаптированный LLM (например, 13‑млн‑параметровый модель, дообученный на 10 k исторических пар «вопрос‑доказательство») обрабатывает подсказку и выдаёт резюме, которое:

• Цитирует точный источник («см. Политику контроля доступа §4.2»).
• Сохраняет язык, согласованный с ранее одобренными ответами (через few‑shot примеры).

Типичный вывод:

«Мы обеспечиваем принцип наименьших привилегий с помощью ролевого контроля, определённого в Политике контроля доступа § 4.2. Права проверяются ежеквартально, о чём свидетельствует Отчёт аудита Q3‑2024, подтверждающий 100 % соответствие определённым ролям.»

5. Обновление графа происхождения

В графе создаётся узел ответа со свойствами:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Рёбра DERIVED_FROM, связывающие его с каждым узлом исходного доказательства.

Каждое ребро хранит хеш фрагмента, гарантируя неизменяемость. Граф сохраняется в базе, поддерживающей Merkle‑tree, что обеспечивает криптографическую проверку и устойчивость к подделке.

6. Публикация ответа и проверка человеком

Сгенерированный ответ появляется в UI опросника с кнопкой «Просмотр доказательства». При её нажатии показываются связанные фрагменты, их версии и цифровая подпись. Ревьюеры могут:

• Одобрить — создаётся неизменяемая запись аудита.
• Отредактировать — создаётся новая версия узла ответа.
• Отклонить — обратный сигнал попадает в цикл обучения модели.

Обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF)

AESE использует лёгкий цикл RLHF:

1. Сбор действий ревьюеров (одобрить/отредактировать/отклонить) с отметками времени.
2. Преобразование правок в парные предпочтения (исходный vs. отредактированный ответ).
3. Периодическая дообучка LLM на этих предпочтениях с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO).

Со временем модель усваивает фирменные формулировки организации, снижая необходимость ручных правок до 70 %.

Гарантии безопасности и соответствия

Показатели производительности

Эти цифры получены в ходе шестимесячного пилотного проекта в среднем SaaS‑провайдере, обрабатывающем ~1 200 пунктов опросников в месяц.

Интеграция с платформой Procurize

AESE реализован как микросервис с REST‑API:

• POST /summarize — принимает question_id и необязательный context.
• GET /graph/{answer_id} — возвращает данные provenance в формате JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback — принимает действия ревьюеров для цикла RLHF.

Сервис легко внедряется в существующие воркфлоу — в пользовательскую тикет‑систему, CI/CD‑конвейер проверок соответствия или напрямую в UI Procurize через лёгкий JavaScript‑SDK.

План развития

1. Мультимодальные доказательства — включение скриншотов, схем архитектуры и фрагментов кода с помощью vision‑моделей.
2. Федерация графов знаний между организациями — безопасный обмен узлами доказательств с сохранением provenance.
3. Контроль доступа нулевого доверия — атрибутно‑ориентированные политики на запросы графа, гарантируя видимость только уполномоченным ролям.
4. Двигатель прогноза регуляций — комбинация AESE с моделью прогнозирования изменений нормативных требований для предвосхищения потенциальных пробелов в доказательствах.

Заключение

Адаптивный движок суммирования доказательств превращает болезненный «поиск‑и‑вложение» в плавный, управляемый ИИ‑опыт, обеспечивая:

• Скорость — ответы в реальном времени без потери глубины.
• Точность — контекстно‑ориентированное суммирование, согласованное со стандартами.
• Аудируемость — неизменяемый provenance для каждого ответа.

Объединив генерацию с поддержкой поиска, динамические подсказки и версионируемый граф знаний, AESE поднимает планку автоматизации соответствия. Организации, внедряющие эту возможность, могут ожидать более быстрых закрытий сделок, снижения рисков аудита и измеримого конкурентного преимущества в всё более требовательном к безопасности B2B‑рынке.