การสร้างโดยใช้ AI แบบ Retrieval‑Augmented Generation สำหรับการรวบรวมหลักฐานแบบเรียลไทม์ในแบบสอบถามด้านความปลอดภัย

แบบสอบถามด้านความปลอดภัย, การประเมินความเสี่ยงของผู้จำหน่าย, และการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบกลายเป็นคอขวดประจำวันสำหรับบริษัท SaaS การค้นหาเอกสารนโยบาย, รายงานการตรวจสอบ, และภาพรวมของการกำหนดค่าด้วยตนเองไม่เพียงทำให้วิศวกรเสียเวลา แต่ยังเสี่ยงต่อการให้คำตอบที่ล้าสมัยหรือไม่สอดคล้องกัน

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) นำเสนอแนวคิดใหม่: แทนที่จะพึ่งพาโมเดลภาษาใหญ่แบบคงที่ (LLM) อย่างเดียว RAG จะดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุดในเวลาสอบถาม แล้วส่งต่อให้โมเดลทำการสังเคราะห์ ผลลัพธ์คือ คำตอบที่มีหลักฐานแบบเรียลไทม์ และสามารถตรวจสอบกลับไปยังแหล่งข้อมูลดั้งเดิมได้ จึงตอบโจทย์ทั้งเรื่องความเร็วและความสามารถในการตรวจสอบ

ในบทความนี้เราจะ:

• แยกย่อยสถาปัตยกรรมหลักของ RAG และเหตุผลว่าทำไมมันเหมาะกับกระบวนการทำแบบสอบถาม
• แสดงวิธีที่ Procurize สามารถฝังสายงาน RAG ลงในระบบโดยไม่รบกวนกระบวนการเดิม
• ให้ขั้นตอนการทำงานแบบทีละขั้นตอน ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลจนถึงการตรวจสอบคำตอบ
• พูดถึงข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย, ความเป็นส่วนตัว, และการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เป็นเอกลักษณ์ของวิธีนี้
• เน้น ROI ที่วัดได้และการพัฒนาต่อเนื่อง เช่น การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการให้คะแนนความเสี่ยงแบบไดนามิก

1. ทำไม LLM แบบดั้งเดิมถึงไม่เพียงพอสำหรับแบบสอบถามด้านความปลอดภัย

ช่องว่างเหล่านี้ทำให้องค์กรกลับไปใช้การคัดลอก‑วางด้วยมืออีกครั้ง ทำให้ประสิทธิภาพของ AI หมดไป

2. Retrieval‑Augmented Generation – แนวคิดหลัก

โดยสังเขป RAG ประกอบด้วยสามส่วนสำคัญ:

1. Retriever – ดัชนี (มักเป็นแบบเวกเตอร์) ที่สามารถดึงเอกสารที่สัมพันธ์ที่สุดสำหรับคำถามที่กำหนดได้อย่างรวดเร็ว
2. Generative Model – LLM ที่รับสคริปต์จาก Retriever มาผนวกรวมกับคำถามแบบสอบถามเพื่อสร้างคำตอบที่ต่อเนื่อง
3. Fusion Layer – โลจิกที่กำหนดจำนวนสคริปต์ที่ส่งต่อ, การจัดเรียง, และการให้ค่าน้ำหนักระหว่างการสร้าง

2.1 Vector Stores เพื่อดึงหลักฐาน

การฝังเวกเตอร์สำหรับแต่ละงานเอกสารความปลอดภัย (นโยบาย, รายงานตรวจสอบ, ภาพรวมการกำหนดค่า) ทำให้สามารถค้นหาความคล้ายคลึงเชิงความหมายได้ ตัวเลือกโอเพ่นซอร์สยอดนิยม ได้แก่:

• FAISS – เร็ว, รองรับ GPU, เหมาะกับสายงานที่ต้องการ throughput สูง
• Milvus – เจนเนอรัลคลาวด์, รองรับการทำดัชนีแบบผสม (scalar + vector)
• Pinecone – บริการจัดการพร้อมควบคุมความปลอดภัยในตัว

2.2 การออกแบบ Prompt สำหรับ RAG

Prompt ที่ดีจะบังคับให้ LLM ถือบริบทที่ดึงมาเป็น หลักฐานที่เชื่อถือได้

You are a compliance analyst responding to a security questionnaire. Use ONLY the provided evidence excerpts. Cite each excerpt with its source ID. If an answer cannot be fully supported, flag it for manual review.

Prompt นี้สามารถทำเป็นเทมเพลตใน Procurize เพื่อให้แต่ละคำถามในแบบสอบถามได้รับการแนบหลักฐานอัตโนมัติ

3. การบูรณาการ RAG ลงในแพลตฟอร์ม Procurize

ด้านล่างเป็นแผนภาพระดับสูงที่แสดงตำแหน่งของ RAG ในกระบวนการทำงานของ Procurize ที่มีอยู่

  graph LR
    A["รายการแบบสอบถาม"] --> B["บริการ RAG"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["สคริปต์หลักฐาน Top‑k"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["ร่างคำตอบพร้อมอ้างอิง"]
    F --> G["UI ตรวจสอบ Procurize"]
    G --> H["บันทึกคำตอบสุดท้าย"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

จุดเชื่อมต่อสำคัญ

• Trigger – เมื่อผู้ใช้เปิดรายการแบบสอบถามที่ยังไม่ได้ตอบ Procurize จะส่งข้อความคำถามไปยัง microservice ของ RAG
• Context Enrichment – Retriever ดึงหลักฐานที่เกี่ยวข้องสูงสุด k ชิ้น (โดยทั่วไป 3‑5) โดยแต่ละชิ้นมีตัวระบุที่คงที่ เช่น policy:ISO27001:5.2
• Draft Answer – LLM สร้างร่างคำตอบพร้อมอ้างอิงในรูปแบบ [policy:ISO27001:5.2]
• Human‑in‑the‑Loop – UI แสดงอ้างอิงให้ผู้ตรวจสอบแก้ไข, ยอมรับ หรือปฏิเสธ คำตอบที่ผ่านการอนุมัติจะถูกบันทึกพร้อม metadata ของแหล่งที่มา

4. คู่มือการนำไปใช้แบบขั้นตอนต่อขั้นตอน

4.1 เตรียมคอร์ปัสหลักฐานของคุณ

4.2 สร้างดัชนีเวกเตอร์

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

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # รายการ (id, text)
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')

เก็บแมปปิ้งจาก ID เวกเตอร์ไปยังเมตาดาต้าในฐาน NoSQL เบา ๆ เพื่อการดึงข้อมูลแบบเร็ว

4.3 ปรับใช้บริการ RAG

สแต็ก microservice ขั้นพื้นฐาน:

• FastAPI – รับคำขอ HTTP จาก Procurize
• FAISS – ค้นหาเวกเตอร์ในกระบวนการ (หรือใช้แยกบริการผ่าน gRPC)
• OpenAI / Anthropic – จุดปลายการสร้าง (หรือใช้ LLaMA ที่โฮสต์เอง)
• Redis – แคชผลลัพธ์ล่าสุดเพื่อลด latency

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 เชื่อมต่อกับ UI ของ Procurize

เพิ่มปุ่ม “สร้างด้วย AI” ข้างแต่ละฟิลด์แบบสอบถาม
เมื่อคลิก:

1. แสดงสปินเนอร์ระหว่างที่บริการ RAG ตอบกลับ
2. เติมกล่องข้อความคำตอบด้วยร่างที่ได้
3. แสดงแบจอ้างอิง; การคลิกแบจจะเปิดตัวอย่างเอกสารต้นทาง

4.5 การตรวจสอบและการเรียนรู้อยู่ตลอด

• ตรวจสอบโดยมนุษย์ – กำหนดให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามตรวจสอบและอนุมัติคำตอบทุกครั้งก่อนบันทึก
• ลูป Feedback – เก็บสัญญาณการรับรอง/ปฏิเสธในตาราง “ผลการตรวจสอบ”
• Fine‑tuning – ใช้คู่คำถาม‑คำตอบที่ได้รับการอนุมัติปรับโมเดลให้ลด hallucination อย่างต่อเนื่อง

5. ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย & ความเป็นส่วนตัว

6. การวัดผลกระทบ

การทดลองกับบริษัท SaaS ขนาดกลาง (≈150 วิศวกร) ภายในระยะเวลา 6 สัปดาห์ ได้ผลลัพธ์ดังนี้:

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า RAG ไม่เพียงเร่งกระบวนการตอบกลับเท่านั้น แต่ยังยกระดับคุณภาพของคำตอบ ลดความยุ่งยากในการตรวจสอบ

7. แนวทางต่อยอดในอนาคต

1. การให้คะแนนความเสี่ยงแบบไดนามิก – ผสาน RAG กับเครื่องมือประเมินความเสี่ยงที่ปรับคะแนนตามอายุของหลักฐาน
2. การดึงข้อมูลแบบหลายโมเดล – รวมภาพหน้าจอ, ไฟล์การกำหนดค่า, และแม้แต่ Terraform state เป็นแหล่งข้อมูลที่ดึงได้
3. กราฟความรู้ข้ามองค์กร – เชื่อมต่อหลักฐานระหว่างสาขาย่อยต่าง ๆ เพื่อความสอดคล้องของนโยบายระดับโลก
4. การแจ้งเตือนการเปลี่ยนแปลงนโยบายแบบเรียลไทม์ – เมื่อแหล่งข้อมูลอัปเดต ระบบจะอธิบายว่าคำตอบใดบ้างที่ต้องทบทวนใหม่

8. เช็คลิสต์เริ่มต้นใช้งาน

• รวบรวมเอกสารความปลอดภัยทั้งหมดไว้ในที่เก็บที่มีการควบคุมเวอร์ชัน
• เลือกใช้ Vector Store (FAISS, Milvus, Pinecone) แล้วสร้าง embeddings
• ปรับใช้ microservice RAG (FastAPI + LLM) ภายในเครือข่ายองค์กร
• ขยาย UI ของ Procurize ด้วยปุ่ม “สร้างด้วย AI” และการแสดงผลอ้างอิง
• กำหนดนโยบายการตรวจสอบโดยมนุษย์และการเก็บ Feedback
• ทำการทดลองกับชุดแบบสอบถามความเสี่ยงต่ำ; ปรับปรุงตาม Feedback ของผู้ตรวจสอบ

ดำเนินตามแผนงานนี้ ทีมของคุณจะเปลี่ยนจากกระบวนการ ตอบแบบสอบถามอย่างเชิงรุกและด้วยมือ ไปสู่การทำงาน อัตโนมัติด้วย AI ที่เชื่อถือได้ และส่งมอบหลักฐานที่ตอบสนองต่อความต้องการในพริบตา

เพิ่มเติม

• 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