การสร้างแบบไฮบริด Retrieval‑Augmented Generation สำหรับการอัตโนมัติแบบสอบถามที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้

บทนำ

แบบสอบถามด้านความปลอดภัย การประเมินความเสี่ยงของผู้ให้บริการ และการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นคอขวดสำหรับบริษัท SaaS ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ทีมงานใช้เวลานับไม่ถ้วนในการค้นหาข้อบังคับ นำหลักฐานที่มีเวอร์ชันออกมา และร่างคำตอบเชิงบรรยายด้วยมือ แม้ว่า AI สร้างข้อความจะช่วยร่างคำตอบได้ แต่ผลลัพธ์จาก LLM เพียว ๆ มักขาด ความสามารถในการติดตามแหล่งที่มา , การควบคุมการอยู่ของข้อมูล และ การตรวจสอบได้ ‑‑ สามเสาหลักที่ไม่อาจเจาะจงได้ในสภาพแวดล้อมที่ต้องกำกับดูแล

มาพบกับ Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG): รูปแบบการออกแบบที่ผสานความคิดสร้างสรรค์ของโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) กับความเชื่อถือได้ของคลังเอกสารระดับองค์กร ในบทความนี้เราจะวิเคราะห์วิธีที่ Procur2ze สามารถบูรณาการไพพ์ไลน์ RAG แบบไฮบริดเพื่

• รับประกันความเป็นมาที่มาของแหล่งข้อมูล สำหรับทุกประโยคที่สร้างขึ้น
• บังคับใช้นโยบาย‑as‑code ระหว่างการทำงาน
• รักษาบันทึกการตรวจสอบที่ไม่สามารถแก้ไขได้ เพื่อตอบสนองการตรวจสอบภายนอก
• ขยายระดับหลายผู้เช่าพร้อมเคารพกฎเกณฑ์การจัดเก็บข้อมูลตามภูมิภาค

หากคุณเคยอ่านโพสต์ก่อนหน้าของเราเรื่อง “AI Powered Retrieval Augmented Generation” หรือ “Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI” คุณจะสังเกตเห็นบล็อกการสร้างเดียวกันหลายส่วน — แต่ครั้งนี้เรามุ่งเน้นที่ การเชื่อมต่ออย่างปลอดภัย และ การประสานงานโดยมุ่งเน้นการปฏิบัติตาม

ทำไมคำตอบจาก LLM เพียว ๆ ถึงไม่เพียงพอ

โมเดลไฮบริด ไม่ แทนที่ LLM; มัน ชี้นำ LLM เพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบทุกข้อมีฐานข้อมูลที่ชัดเจน

ส่วนประกอบหลักของสถาปัตยกรรม Hybrid RAG

  graph LR
    A["User submits questionnaire"] --> B["Task Scheduler"]
    B --> C["RAG Orchestrator"]
    C --> D["Document Vault (Immutable Store)"]
    C --> E["Large Language Model (LLM)"]
    D --> F["Retriever (BM25 / Vector Search)"]
    F --> G["Top‑k Relevant Docs"]
    G --> E
    E --> H["Answer Synthesizer"]
    H --> I["Response Builder"]
    I --> J["Audit Log Recorder"]
    J --> K["Secure Response Dashboard"]

All node labels are wrapped in double quotes as required for Mermaid.

1. คลังเอกสาร (Document Vault)

คลังแบบเขียนครั้งเดียว ไม่สามารถแก้ไขได้ (เช่น AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, หรือตาราง PostgreSQL แบบ append‑only) ทุกเอกสารที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตาม – PDF นโยบาย, รายงาน SOC 2, ควบคุมภายใน – จะได้รับ

• Document ID ที่มีความเป็นเอกลักษณ์ทั่วโลก
• เวกเตอร์เชิงความหมาย ที่สร้างตอนรับข้อมูลเข้า
• สแตมป์เวอร์ชัน ที่ไม่เปลี่ยนแปลงหลังการเผยแพร่

2. ตัวดึงข้อมูล (Retriever)

เครื่องมือค้นหาดำเนินการ การค้นหาแบบสองโหมด

1. BM25 แบบกระจัดกระจาย เพื่อจับคู่วลีที่ตรงกันอย่างแม่นยำ (เหมาะกับการอ้างอิงกฎระเบียบ)
2. การค้นหาเวกเตอร์หนาแน่น เพื่อความเกี่ยวข้องเชิงบริบท (จับคู่เชิงความหมายของวัตถุประสงค์การควบคุม)

ทั้งสองวิธีส่งคืน รายการจัดอันดับของ Document ID ซึ่ง Orchestrator จะส่งต่อให้ LLM

3. LLM ที่รับแนวทางการดึงข้อมูล

LLM จะได้รับ system prompt ที่ประกอบด้วย

• คำสั่งอ้างอิงแหล่ง: “All statements must be followed by a citation tag [DOC-{id}@v{ver}].” (แปลเป็นไทยใน prompt)
• กฎ Policy‑as‑code (เช่น “Never expose personal data in answers”)

โมเดลจึง สังเคราะห์ ข้อความโดยอ้างอิงเอกสารที่ดึงมาอย่างชัดเจน

4. Answer Synthesizer & Response Builder

Synthesizer รวมผลลัพธ์จาก LLM, จัดรูปแบบตามสคีมาแบบสอบถาม (JSON, PDF หรือ markdown) และแนบ metadata การอ้างอิงที่อ่านได้โดยเครื่อง เข้าไปด้วย

5. Audit Log Recorder

ทุกขั้นตอนจะบันทึก:

บันทึกเหล่านี้ เขียนครั้งเดียว และจัดเก็บร่วมกับคลังเพื่อเป็นหลักฐานที่ไม่สามารถปลอมแปลงได้โดยสมบูรณ์

การสาธิตแบบ End‑to‑End

ขั้นตอนที่ 1 – รับและทำดัชนีนโยบาย

1. อัปโหลดเวอร์ชันใหม่ของ ISO 27001 Statement of Applicability ลงในคลัง
2. Ingestion Service ดึงข้อความดิบ, สร้างเวกเตอร์ 768‑dimensional ด้วย sentence‑transformer, แล้วเก็บเวกเตอร์พร้อม metadata ของเอกสาร

ขั้นตอนที่ 2 – ส่งแบบสอบถาม

นักวิเคราะห์ความปลอดภัยสร้างทิกเก็ตใน Procur2ze: “ทำแบบสอบถาม Vendor SOC 2 Type II สำหรับ Acme Corp.” ตัว Scheduler ให้ request_id (REQ-2025-1019-001)

ขั้นตอนที่ 3 – ดึงข้อมูล

Orchestrator แยกคำถาม: “อธิบายวิธีที่การเข้ารหัส‑at‑rest ถูกบังคับใช้กับข้อมูลลูกค้า”
มันส่งคิวรีไปยัง Retriever ซึ่งคืนค่า:

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

ขั้นตอนที่ 4 – Prompt ให้ LLM

System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Describe how encryption‑at‑rest is enforced for customer data.
Context: (Insert top‑k snippets from the two documents)

LLM สร้างข้อความ:

“ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดที่จัดเก็บใน AWS S3 bucket ของเราถูกเข้ารหัสที่พักด้วย AES‑256 GCM. คีย์การเข้ารหัสจัดการโดย AWS KMS และหมุนเวียนทุก 90 วัน [DOC-Policy-Enc-002@v5]. การปฏิบัตินี้สอดคล้องกับการควบคุม A.10.1 ของ ISO 27001 [DOC-ISO27001-001@v3].”

ขั้นตอนที่ 5 – การประกอบคำตอบ

Response Builder จัดรูปแบบคำตอบเป็นโครงสร้าง JSON ของแบบสอบถาม, รักษาแท็กอ้างอิงไว้เพื่อการตรวจสอบต่อไป

ขั้นตอนที่ 6 – การเก็บบันทึกที่ตรวจสอบได้

อาร์ติเฟคทั้งหมด – คำถามต้นฉบับ, รายการเอกสารที่ดึง, Prompt ของ LLM, คำตอบที่สร้าง – ถูกเขียนไปยัง audit log ที่ไม่สามารถแก้ไขได้ ผู้ตรวจสอบภายนอกสามารถสืบค้นบันทึกนี้เพื่อยืนยันว่าคำตอบมีการติดตามแหล่งที่มาที่ครบถ้วน

ประโยชน์ด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม

การขยายสเกลในสภาพแวดล้อม SaaS แบบหลายผู้เช่า

ผู้ให้บริการ SaaS มักให้บริการแก่หลายสิบลูกค้า แต่ละลูกค้ามีคลังเอกสารของตนเอง การขยายสเกลด้วย Hybrid RAG ทำได้โดย

1. Vault ที่แยกตามผู้เช่า: แต่ละผู้เช่ามีพาร์ทิชันตรรกะของคลังที่เข้ารหัสด้วยคีย์ของตนเอง
2. Pool LLM ร่วม: LLM เป็นบริการแบบ stateless; คำร้องจะรวม tenant ID เพื่อบังคับใช้การควบคุมการเข้าถึง
3. การดึงข้อมูลขนาน: เครื่องมือค้นหาเวกเตอร์ (เช่น Milvus, Vespa) สามารถสเกลแนวนอน จัดการเวกเตอร์หลายล้านเวกเตอร์ต่อผู้เช่า
4. การแบ่ง shard ของ audit log: บันทึกแบ่งตามผู้เช่าแต่จัดเก็บใน ledger ถาวรระดับโลกเพื่อการรายงานการปฏิบัติตามข้ามผู้เช่า

รายการตรวจสอบสำหรับทีม Procur2ze

• สร้างพื้นที่จัดเก็บแบบไม่สามารถแก้ไขได้ (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob หรือ DB แบบ append‑only) สำหรับเอกสารปฏิบัติตามทั้งหมด
• สร้างเวกเตอร์เชิงความหมาย ตอนรับข้อมูลเข้า; เก็บไว้พร้อม metadata ของเอกสาร
• ปรับใช้ Retriever แบบสองโหมด (BM25 + vector) ภายหลัง API gateway เร็วแรง
• ฝังคำสั่งอ้างอิงและกฎ Policy‑as‑code ลงใน Prompt ของ LLM
• บันทึกทุกขั้นตอนลงในบริการ audit log ที่ไม่สามารถแก้ไขได้ (เช่น AWS QLDB, Azure Immutable Ledger)
• เพิ่ม UI ตรวจสอบ ในแดชบอร์ด Procur2ze เพื่อให้ผู้ใช้ดูแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงสำหรับแต่ละคำตอบ
• ดำเนินการฝึกซ้อมการปฏิบัติตามเป็นประจำ: จำลองการเปลี่ยนแปลงนโยบายและตรวจสอบว่าคำตอบที่ได้รับผลกระทบถูกทำเครื่องหมายอัตโนมัติ

แนวทางในอนาคต

สรุป

Hybrid Retrieval‑Augmented Generation สะพานเชื่อมระหว่าง AI ที่สร้างสรรค์ กับ ความแน่นอนด้านการกำกับดูแล ด้วยการแนบประโยคที่สร้างขึ้นทุกประโยคกับคลังเอกสารที่ไม่สามารถแก้ไขได้ Procur2ze สามารถมอบ การตอบแบบสอบถามที่ปลอดภัย, ตรวจสอบได้, และเร่งรัดได้ ที่ขยายได้ในระดับองค์กร รูปแบบนี้ไม่เพียงลดเวลาตอบจากวันเป็นนาทีเท่านั้น แต่ยังสร้าง ฐานความรู้การปฏิบัติตามที่เติบโตไปพร้อมกับนโยบายของคุณ พร้อมตอบสนองต่อข้อกำหนดการตรวจสอบที่เข้มงวดที่สุด

เตรียมพร้อมที่จะทดลองสถาปัตยกรรมนี้หรือยัง? เริ่มต้นด้วยการเปิดใช้งานการรับข้อมูลเอกสารในคลังของผู้เช่า Procur2ze ของคุณ จากนั้นเปิดใช้บริการ Retrieval แล้วชมเวลาการตอบแบบสอบถามของคุณลดลงอย่างมหาศาล

ดูเพิ่มเติม

• การสร้าง Immutable Audit Trails ด้วย AWS QLDB
• Policy‑as‑Code: ฝังการปฏิบัติตามเข้าไปในสายงาน CI/CD
• Zero‑Knowledge Proofs เพื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลระดับองค์กร