Güvenlik Anketlerinde Gerçek Zamanlı Kanıt Toplama için AI Destekli Retrieval Augmented Generation

Güvenlik anketleri, satıcı risk değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri, SaaS şirketleri için günlük bir darboğaz haline geldi. Politika belgeleri, denetim raporları ve yapılandırma anlık görüntülerinin manuel olarak bulunması yalnızca mühendislik saatlerini tüketmekle kalmaz, aynı zamanda eski veya tutarsız yanıt riski de yaratır.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) yeni bir paradigma sunar: statik bir Büyük Dil Modeli (LLM)’ye tamamen güvenmek yerine, RAG sorgu anında en ilgili belgeleri alır ve bunları sentez için modele besler. Sonuç, gerçek zamanlı, kanıt destekli bir yanıt olur; bu yanıt, orijinal kaynağa geri izlenebilir ve hem hız hem de denetlenebilirlik gereksinimlerini karşılar.

Bu makalede şunları inceleyeceğiz:

• RAG mimarisinin temel bileşenlerini ve anket iş akışına neden uygun olduğunu ortaya koyacağız.
• Procurize’ın mevcut süreçleri bozmadan bir RAG hattını nasıl gömebileceğini göstereceğiz.
• Veri alımından yanıt doğrulamaya kadar adım‑adım bir uygulama kılavuzu sunacağız.
• Bu yaklaşımın güvenlik, gizlilik ve uyumluluk açısından benzersiz dikkate alınması gereken yönlerini tartışacağız.
• Ölçülebilir YG (ROI) ve sürekli öğrenme ile dinamik risk puanlaması gibi gelecekteki geliştirmelere ışık tutacağız.

1. Neden Klasik LLM’ler Güvenlik Anketleri İçin Yetersiz

Bu eksiklikler, kuruluşları tekrar manuel kopyala‑yapıştır yöntemine yönlendirerek AI’ın vaat ettiği verimliliği ortadan kaldırır.

2. Retrieval‑Augmented Generation – Temel Kavramlar

Özünde RAG üç hareketli parçadan oluşur:

1. Retriever – Verilen bir sorgu için en ilgili belgeleri hızlıca ortaya çıkarabilen bir indeks (genellikle vektör‑tabanlı).
2. Üretici Model – Alınan alıntılar ve orijinal anket sorusunu tüketerek tutarlı bir yanıt üreten LLM.
3. Füzyon Katmanı – Kaç alıntının geçirileceği, sıralaması ve üretim sırasında nasıl ağırlıklandırılacağı gibi mantığı kontrol eder.

2.1 Kanıt Alımı için Vektör Mağazaları

Uyumlu her belgeyi (politikalar, denetim raporları, yapılandırma anlık görüntüleri) yoğun bir vektör uzayına gömmek, anlamsal benzerlik aramasını mümkün kılar. Popüler açık‑kaynak seçenekler:

• FAISS – Hızlı, GPU‑destekli; yüksek verimli hatlar için ideal.
• Milvus – Bulut‑yerel, ölçülü indeksleme (sayısal + vektör) destekler.
• Pinecone – Yönetilen hizmet; yerleşik güvenlik kontrolleriyle birlikte gelir.

2.2 RAG için Prompt Mühendisliği

İyi tasarlanmış bir prompt, LLM’in alınan bağlamı otoritatif kanıt olarak işlemesini sağlar.

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.

Bu prompt, Procurize içinde şablonlaştırılarak her anket maddesine otomatik olarak ek kanıt eklenebilir.

3. RAG’ın Procurize Platformuna Entegrasyonu

Aşağıda, RAG’ın mevcut Procurize iş akışına nasıl oturduğunu gösteren yüksek‑seviye bir akış diyagramı bulunmaktadır.

  graph LR
    A["Questionnaire Item"] --> B["RAG Service"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["Top‑k Evidence Snippets"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["Draft Answer with Citations"]
    F --> G["Procurize Review UI"]
    G --> H["Final Answer Stored"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Önemli entegrasyon noktaları

• Tetikleyici – Kullanıcı, yanıtlanmamış bir anket maddesini açtığında, Procurize soruyu RAG mikroservisine gönderir.
• Bağlam Zenginleştirme – Retriever, tipik olarak 3‑5 en ilgili kanıt parçacığını (ör. policy:ISO27001:5.2) çeker ve sabit bir kimlik ile etiketler.
• Yanıt Taslağı – LLM, [policy:ISO27001:5.2] gibi satır içi atıflar içeren bir taslak üretir.
• İnsan‑Ara‑Döngüsü – İnceleme UI’sı atıfları vurgular, revize, onay ya da reddetme imkanı tanır. Onaylanan yanıtlar, köken meta verisiyle birlikte depolanır.

4. Adım‑Adım Uygulama Kılavuzu

4.1 Kanıt Korpusunuzu Hazırlayın

4.2 Vektör İndeksini Oluşturun

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

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

Belirtilen vektör kimliklerini belge meta verisiyle ilişkilendiren bir NoSQL tablo tutun; bu sayede hızlı geri dönüş yapılabilir.

4.3 RAG Servisini Yayınlayın

Tipik mikroservis yığını:

• FastAPI – Procurize’dan gelen HTTP isteklerini alır.
• FAISS – İşlem içinde vektör araması (veya dışarıdan gRPC).
• OpenAI / Anthropic LLM – Üretim uç noktası (veya kendi barındırdığınız LLaMA).
• Redis – Son sorguları önbellekleirerek gecikmeyi azaltır.

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 Procurize UI’ya Bağlayın

Her anket alanının yanına “AI ile Oluştur” butonu ekleyin.
Butona tıklandığında:

1. RAG servisi yanıt verirken bir yükleme göstergesi gösterilir.
2. Taslak yanıt metin kısmına yerleştirilir.
3. Atıf rozetleri renderlanır; rozet üzerine tıklandığında kaynak belge önizlemesi açılır.

4.5 Doğrulama ve Sürekli Öğrenme

5. Güvenlik ve Gizlilik Hususları

6. Etki Ölçümü

Bu rakamlar, RAG’ın sadece yanıt süresini hızlandırmakla kalmayıp, aynı zamanda yanıt kalitesini yükselterek denetim sürecindeki sürtünmeyi azalttığını gösteriyor.

7. Gelecek Genişletmeleri

1. Dinamik Risk Puanlaması – RAG’ı bir risk motoru ile birleştirerek kanıtın yaşı ve kritikliği üzerinden yanıt güven düzeyi hesaplayın.
2. Çok‑Modlu Alım – Ekran görüntüleri, yapılandırma dosyaları ve Terraform durumu gibi görsel/veri tiplerini de alına ekleyin.
3. Kurumsal Bilgi Grafiği – Alt kuruluşlar arasında kanıtları bağlayarak global politika tutarlılığı sağlayın.
4. Gerçek‑Zaman Politik Değişikliği Uyarıları – Bir kaynak belge güncellendiğinde, etkilenen anket yanıtlarını otomatik olarak işaretleyin.

8. Başlangıç Kontrol Listesi

• Tüm uyumluluk belgelerini tek bir, sürüm‑kontrol edilen depoya toplayın.
• Vektör mağazası (FAISS, Milvus, Pinecone) seçin ve gömmeleri oluşturun.
• RAG mikroservisini (FastAPI + LLM) kurum içi ağda yayınlayın.
• Procurize UI’ya “AI ile Oluştur” butonu ve atıf gösterimini ekleyin.
• İnsan inceleme ve geri bildirim politikası tanımlayın.
• Düşük‑riskli bir anket setiyle pilot çalıştırın; inceleme geri bildirimlerine göre iyileştirin.

Bu yol haritasını izleyerek, kuruluşunuz reaktif, manuel anket sürecinden proaktif, AI‑destekli bir operasyon modeline geçebilir; güvenilir kanıtları tek bir tıklamayla sunabilirsiniz.

İlgili Bağlantılar

• Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI
• FAISS: Yoğun Vektör Benzerlik Arama ve Kümeleme
• OpenAI Cookbook – Retrieval‑Augmented Generation için Prompt Mühendisliği