Adaptívny engine sumarizácie dôkazov pre dotazníky dodávateľov v reálnom čase

Podniky dnes každý týždeň riešia desiatky bezpečnostných dotazníkov – SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 a rastúca skupina odvetvovo‑špecifických prieskumov. Kandidáti zvyčajne vložia odpovede do webového formulára, pripoja PDF‑y a potom strávia hodiny kontrolou, či každý dôkaz zodpovedá deklarovanému kontrole. Manuálna práca vytvára úzke miesta, zvyšuje riziko nekonzistencií a nafukuje náklady na podnikanie.

Procurize AI už vyriešila mnoho bolestivých bodov prostredníctvom riadenia úloh, kolaboratívneho komentovania a AI‑generovaných návrhov odpovedí. Ďalšou výzvou je spracovanie dôkazov: ako predstaviť správny artefakt – politiku, auditnú správu, konfiguráciu – v presnom formáte, ktorý očakáva recenzent, a zároveň zabezpečiť, že dôkaz je aktuálny, relevantný a auditovateľný.

V tomto článku odhalíme Adaptívny engine sumarizácie dôkazov (AESE) – samo‑optimalizačnú AI službu, ktorá:

1. Identifikuje optimálny fragment dôkazu pre každú položku dotazníka v reálnom čase.
2. Sumarizuje fragment do stručného, regulatorne pripraveného naratívu.
3. Prepojí sumár späť na zdrojový dokument v verzovanej znalostnej grafe.
4. Overí výstup podľa politík súladu a externých štandardov pomocou LLM obohateného RAG‑om.

Výsledkom je jednokliková súladná odpoveď, ktorú môže človek skontrolovať, schváliť alebo prepísať, pričom systém zaznamená nezmeniteľnú stopu pôvodu.

Prečo tradičné riadenie dôkazov nedostačuje

Tieto nedostatky vedú k 30‑50 % dlhšiemu času spracovania a vyššej pravdepodobnosti nezhôd s požiadavkami. AESE ich rieši v jednej koherentnej pipeline.

Základná architektúra AESE

Engine je postavený na troch úzko prepojených vrstvách:

1. Vrstva sémantického vyhľadávania – Používa hybridný RAG index (husté vektory + BM25) na získavanie kandidátnych fragmentov dôkazov.
2. Vrstva adaptívnej sumarizácie – Jemne doladený LLM s výzvovými šablónami, ktoré sa prispôsobujú kontextu dotazníka (odvetvie, regulácia, úroveň rizika).
3. Vrstva provenance grafu – Vlastnostný graf, ktorý ukladá uzly dôkazov, uzly odpovedí a hrany „derived‑from“, obohatené o verzovanie a kryptografické hašovanie.

Nižšie je Mermaid diagram, ktorý ilustruje tok dát od požiadavky dotazníka po finálnu odpoveď.

  graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

All node labels are surrounded by double quotes as required.

Krok‑po‑kroku pracovný tok

1. Extrakcia úmyslu

Keď používateľ otvorí pole dotazníka, UI odošle surový text otázky na ľahký model úmyslu. Model klasifikuje požiadavku do jednej z niekoľkých kategórií dôkazov (politika, auditná správa, konfigurácia, úryvok logu, externá atestácia).

2. Sémantické vyhľadávanie

Klasifikovaný úmysel spustí dotaz na hybridný RAG index:

• Husté vektory generuje enkóder doladený na korpus organizácie o súlade.
• BM25 poskytuje lexikálnu zhodu pre regulačné citácie (napr. „ISO 27001 A.12.1“).

Engine vráti Top‑K (predvolené = 5) fragmentov, pričom každý je reprezentovaný ľahkým metadata záznamom:

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

3. Adaptívny builder výziev

Systém zostaví dynamickú výzvu, ktorá vkladá:

• Originálny text dotazníka.
• Vybrané fragmenty dôkazov (ako stručný odrážkový zoznam).
• Pokyny pre regulačný tón (napr. „použiť pasívny hlas, odkazovať na čísla klauzúl“).

Ukážka výzvy:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

4. LLM sumarizátor

Doménovo prispôsobený LLM (napr. 13B model doladený na 10 k historických párov otázka‑dôkaz) spracuje výzvu. Model vygeneruje sumár, ktorý:

• Citovať presný zdroj (napr. „viď Access Control Policy §4.2“).
• Udržiava jazyk v súlade s predchádzajúcimi schválenými odpoveďami (pomocou few‑shot príkladov).

Typický výstup:

„Uplatňujeme princíp najmenšej privilégiá prostredníctvom rolovo‑závislých kontrol definovaných v Access Control Policy § 4.2. Práva sa kontrolujú štvrťročne, čo potvrdzuje Q3‑2024 Audit Report, ktorý zaznamenal 100 % súlad s definovanými rolami.“

5. Aktualizácia provenance grafu

V grafe sa vytvorí uzol odpovede s vlastnosťami:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Hrany DERIVED_FROM odkazujúce na každý zdrojový uzol dôkazu.

Každá hrana uchováva hash fragmentu, čím zabezpečuje nezmeniteľnosť. Graf je uložený v databáze podporné Merkle‑tree, čo umožňuje dôkaz o nezmeniteľnosti a kryptografickú verifikáciu.

6. Publikovanie odpovede a ľudská kontrola

Vygenerovaná odpoveď sa zobrazí v UI dotazníka s tlačidlom „Zobraziť dôkazy“. Kliknutím sa odhalia prepojené fragmenty, ich verzie a digitálny podpis. Recenzenti môžu:

• Schváliť (vytvorí nezmeniteľný auditný záznam).
• Upraviť (spustí novú verziu uzla odpovede).
• Odmietnuť (vloží spätnú väzbu do RLHF cyklu modelu).

Posilnenie učenia z ľudskej spätnej väzby (RLHF)

AESE využíva ľahký RLHF cyklus:

1. Zachytí akcie recenzentov (schválenie/úprava/odmietnutie) spolu s časovými pečiatkami.
2. Preloží úpravy na párové preferenčné dáta (pôvodná vs. upravená odpoveď).
3. Periodicky doladí LLM na tieto preferencie pomocou algoritmu Proximal Policy Optimization (PPO).

Postupom času model internalizuje špecifické firemné frázy, čím sa potreba manuálnych zásahov zníži až o 70 %.

Bezpečnostné a súladové záruky

Výkonnostné ukazovatele

Údaje pochádzajú zo šesťmesačného pilota u stredne veľkého SaaS poskytovateľa, ktorý spracúva ~1 200 položiek dotazníka mesačne.

Integrácia s platformou Procurize

AESE je vystavený ako micro‑service s RESTful API:

• POST /summarize – prijíma question_id a voliteľný context.
• GET /graph/{answer_id} – vracia provenance dáta v JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – prijíma akcie recenzentov pre RLHF.

Službu možno pripojiť do akéhokoľvek existujúceho workflow – či už ide o vlastný ticketovací systém, CI/CD pipeline pre kontroly súladu, alebo priamo do UI Procurize prostredníctvom ľahkého JavaScript SDK.

Budúca cesta

1. Multimodálne dôkazy – zahrnúť snímky obrazovky, diagramy architektúry a úryvky kódu pomocou vizuálne‑rozšírených LLM.
2. Federácia znalostných grafov medzi organizáciami – umožniť bezpečné zdieľanie uzlov dôkazov medzi partnermi pri zachovaní provenance.
3. Zero‑Trust kontrola prístupu – vymáhať atribút‑založené politiky na dotazy v grafe, aby len oprávnené role videli citlivé fragmenty.
4. Engine predikcie regulácií – spojiť AESE s modelom predikcie regulatorných trendov, aby vopred identifikoval nadchádzajúce medzery v dôkazoch.

Záver

Adaptívny engine sumarizácie dôkazov transformuje bolestivý “nájdi‑a‑prilož” krok na plynný, AI‑poháňaný zážitok, ktorý prináša:

• Rýchlosť – Odpovede v reálnom čase bez obetovania hĺbky.
• Presnosť – Kontext‑vedomá sumarizácia zosúladená so štandardmi.
• Auditovateľnosť – Nezmeniteľná provenance pre každú odpoveď.

Spojením retrieval‑augmented generation, dynamických výziev a verzovanej znalostnej grafe AESE posúva hranice automatizácie súladu. Organizácie, ktoré túto schopnosť adoptujú, môžu očakávať rýchlejšie uzatváranie obchodov, nižšie auditné riziká a merateľnú konkurenčnú výhodu v čoraz viac bezpečnostne orientovanom B2B trhu.