Real‑Time Vendor Anketleri için Uyarlamalı Kanıt Özeti Motoru

Kuruluşlar bugün her hafta onlayın güvenlik anketiyle karşılaşıyor—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 ve giderek artan sektör‑spesifik anketler. Katılımcılar genellikle yanıtları bir web formuna yapıştırır, PDF ekler ve ardından her kanıt parçasının iddia edilen kontrolle eşleştiğini saatlerce çapraz kontrol eder. Elle yapılan bu çaba darboğazlar yaratır, tutarsızlık riskini artırır ve iş maliyetini şişirir.

Procurize AI görevlendirme orkestrasyonu, ortak yorumlama ve AI‑tarafından üretilen taslak yanıtlarla birçok sorunu zaten çözdü. Bir sonraki sınır kanıt yönetimi: Değerlendiricinin beklediği tam formatta—politika, denetim raporu, yapılandırma anlık görüntüsü—doğru varlığı sunarken, kanıtın taze, ilgili ve denetlenebilir olduğunun garantisi.

Bu makalede Uyarlamalı Kanıt Özeti Motoru (AESE)—kendi kendini optimize eden bir AI hizmeti—tanıtılıyor:

1. Belirliyor gerçek zamanlı olarak her anket maddesi için optimal kanıt parçasını.
2. Özetliyor parçayı kısa, düzenleyici‑hazır bir anlatıma.
3. Bağlantı kuruyor özeti, kaynak belgeye sürüm‑kontrollü bir bilgi grafiğinde.
4. Doğruluyor çıktıyı uyum politikaları ve dış standartlarla RAG‑geliştirilmiş bir LLM kullanarak.

Sonuç, bir tek‑tık uyumlu yanıt; insan tarafından incelenebilir, onaylanabilir ya da geçersiz kılınabilir ve sistem değişmez bir kaynak izi kaydeder.

Geleneksel Kanıt Yönetiminin Neden Yetersiz Olduğu

Bu eksikler %30‑%50 daha uzun işlem süresi ve uyum hatası riskini artırır. AESE bu eksikleri tek bir bütünsel boru hattıyla çözer.

AESE’nin Temel Mimarisi

Motor üç sıkı bağlanmış katman üzerine inşa edilmiştir:

1. Anlamsal Getirme Katmanı – Aday kanıt parçalarını getirmek için bir Hibrit RAG indeksi (yoğun vektörler + BM25) kullanır.
2. Uyarlamalı Özetleme Katmanı – Anket bağlamına (sektör, düzenleme, risk seviyesi) uyum sağlayan istem şablonlarıyla ince ayar yapılmış bir LLM.
3. Köken Grafiği Katmanı – Kanıt düğümleri, yanıt düğümleri ve “derived‑from” kenarlarını saklayan, sürümleme ve kriptografik özetlerle zenginleştirilmiş bir özellik grafiği.

Aşağıda, bir anket talebinden son yanıtına kadar veri akışını gösteren bir Mermaid diyagramı bulunmaktadır.

  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.

Adım‑Adım İş Akışı

1. Niyet Çıkarma

Kullanıcı bir anket alanını açtığında UI, ham soru metnini hafif bir niyet modeline gönderir. Model, isteği bir dizi kanıt kategorisine (politika, denetim raporu, yapılandırma, günlük alıntısı, üçüncü‑taraf beyanı) sınıflandırır.

2. Anlamsal Getirme

Sınıflandırılan niyet, hibrit RAG indeksine bir sorgu başlatır:

• Yoğun vektörler, kuruluşun uyum korpusunda ince ayar yapılmış bir kodlayıcı tarafından üretilir.
• BM25, düzenleyici alıntılar için sözcüksel eşleşme sağlar (ör. “ISO 27001 A.12.1”).

Motor, Top‑K (öntanımlı = 5) parçayı, hafif bir meta veri kaydıyla döndürür:

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

3. Uyarlamalı İstem Oluşturucu

Sistem, aşağıdakileri içeren dinamik bir istem inşa eder:

• Orijinal anket metni.
• Seçilen kanıt parçaları (kısa madde listesi).
• Düzenleyici ton yönergeleri (örn. “pasif ses kullan, madde numaralarını referans al”).

Örnek bir istem bölümü:

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 Özetleyici

Domain‑adapted LLM (ör. 13B model, 10 k tarihsel anket‑kanıt çifti üzerinde ince ayarlı) istemi işler. Model, şu özelliklere sahip bir özet üretir:

• Kaynakı tam olarak atıf yapar (örn. “see Access Control Policy §4.2”).
• Daha önce onaylanmış yanıtlarla tutarlı bir dil tutar (az sayıda örnekle).

Tipik bir çıktı:

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

5. Köken Grafiği Güncellemesi

Yanıt düğümü grafiğe şu özelliklerle eklenir: answer_id, question_id, generated_at, model_version.
DERIVED_FROM kenarları, her kaynak kanıt düğümüne bağlanır. Her kenar, kaynak parçanın hash değerini saklar, değiştirilemezliği garantiler. Grafik, Merkle‑tree destekli bir veritabanında tutulur; bu da tahribata karşı kanıt ve kriptografik doğrulama sağlar.

6. Cevap Yayınlama ve İnsan İncelemesi

Oluşturulan yanıt, anket UI’da “Evidence View” düğmesiyle görünür. Tıklanınca bağlanan parçalar, sürümleri ve dijital imza gösterilir. İnceleyiciler:

• Onaylar (değişmez denetim kaydı oluşturur).
• Düzenler (yanıt düğümünün yeni bir sürümünü tetikler).
• Reddedilir (geri besleme, modelin takviye öğrenme döngüsüne girer).

İnsan Geri Bildiriminden Takviye Öğrenimi (RLHF)

AESE hafif bir RLHF döngüsü uygular:

1. İnceleme eylemlerini (onay/düzenle/reddet) ve zaman damgalarını yakalar.
2. Düzenlemeleri çift yönlü tercih verisine (orijinal vs. düzenlenmiş yanıt) dönüştürür.
3. Bu tercihleri periyodik olarak Proximal Policy Optimization (PPO) algoritmasıyla LLM’ye ince ayar olarak verir.

Zamanla model, organizasyon‑spesifik ifade biçimlerini içselleştirir; manuel geçersiz kılma ihtiyacını %70 oranına kadar azaltır.

Güvenlik ve Uyum Garantileri

Performans Kriterleri

Bu veriler, ayda ~1.200 anket maddesi işleyen orta ölçekli bir SaaS sağlayıcısında altı aylık bir pilot çalışmadan alınmıştır.

Procurize Platformu ile Entegrasyon

AESE, RESTful API sunan bir mikro‑servis olarak yayımlanır:

• POST /summarize – question_id ve isteğe bağlı context alır.
• GET /graph/{answer_id} – köken verisini JSON‑LD olarak döndürür.
• WEBHOOK /feedback – inceleme eylemlerini alır, RLHF’ye besler.

Servis, herhangi bir mevcut iş akışıyla entegre edilebilir—özel bir ticket sistemi, uyum kontrolleri için bir CI/CD boru hattı veya doğrudan Procurize UI’ya hafif bir JavaScript SDK’yla bağlanabilir.

Gelecek Yol Haritası

1. Çok‑Modlu Kanıt – Ekran görüntüleri, mimari diyagramlar ve kod parçacıkları, görsel‑geliştirilmiş LLM’lerle birleştirilecek.
2. Kuruluş‑Arası Bilgi Grafiği Federasyonu – Ortakların arasında güvenli kanıt düğümü paylaşımı, köken koruması sürdürülerek sağlanacak.
3. Sıfır‑Güven Erişim Kontrolleri – Graf sorgularına öznitelik‑temelli politikalar uygulanarak yalnızca yetkili roller hassas bölümlere erişebilecek.
4. Düzenleyici Tahmin Motoru – AESE, gelecekteki düzenleyici eğilimleri öngören bir modelle birleştirilerek oluşabilecek kanıt boşlukları önceden işaretlenecek.

Sonuç

Uyarlamalı Kanıt Özeti Motoru, bul‑ve‑ekle adımını akıcı, AI‑güçlendirilmiş bir deneyime dönüştürerek:

• Hız – Derinlikten ödün vermeden gerçek zamanlı yanıtlar.
• Doğruluk – Anket tonuna uyumlu, bağlamsal özetleme.
• Denetlenebilirlik – Her yanıt için değişmez köken izi.

Getirme‑artırımlı üretim, dinamik istem oluşturma ve sürüm‑kontrollü bir bilgi grafiği kombinasyonunu birleştirerek AESE, uyum otomasyonunun çıtasını yükseltiyor. Bu yeteneği benimseyen kuruluşlar, daha hızlı anlaşma kapanışları, daha düşük denetim riski ve giderek güvenlik‑odaklı B2B pazarında ölçülebilir bir rekabet avantajı elde edecek.