Адаптивний двигун підсумовування доказів для анкет у режимі реального часу

Сучасні підприємства щотижня отримують десятки анкет безпеки — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 та дедалі більше галузевих опитувань. Зазвичай користувачі копіюють відповіді у веб‑форму, додають PDF‑файли й витрачають години на перевірку того, чи відповідає кожен доказ заявленому контролю. Ручна праця створює вузькі місця, підвищує ризик невідповідностей і підвищує вартість процесу.

Procurize AI вже вирішила багато болючих точок за допомогою оркестрації завдань, спільних коментарів та AI‑згенерованих чернеток відповідей. Наступний рубіж — обробка доказів: як представити потрібний артефакт (політику, аудитний звіт, знімок конфігурації) у саме тому форматі, який очікує рецензент, забезпечивши при цьому актуальність, релевантність і аудиторську прозорість.

У цій статті ми розкриваємо Адаптивний двигун підсумовування доказів (AESE) — самонастроювальну AI‑службу, яка:

1. Визначає оптимальний фрагмент доказу для кожного питання анкети в режимі реального часу.
2. Підсумовує фрагмент у стислий, готовий до регулятора, нарис.
3. Зв’язує підсумок назад з вихідним документом у графі знань з контролем версій.
4. Перевіряє результат відповідно до політик відповідності та зовнішніх стандартів за допомогою LLM, підкріпленого RAG.

Результатом є один клік до відповідної відповіді, яку можна переглянути, схвалити або відхилити людиною, при цьому система записує неможливий до підробки журнал походження.

Чому традиційне управління доказами не працює

Ці прогалини призводять до на 30‑50 % довшого часу обробки та підвищеного ризику невідповідностей. AESE усуває їх усі в одному узгодженому конвеєрі.

Основна архітектура AESE

Двигун побудований навколо трьох тісно пов’язаних шарів:

1. Шар семантичного пошуку – Гібридний індекс RAG (густі вектори + BM25) для отримання кандидатних фрагментів доказів.
2. Шар адаптивного підсумовування – Тонко налаштований LLM з шаблонами підказок, які адаптуються до контексту анкети (галузь, регуляція, рівень ризику).
3. Шар графа походження – Граф властивостей, в якому зберігаються вузли доказів, вузли відповідей і ребра «виведено з», доповнені версіонуванням та криптографічними хешами.

Нижче — діаграма Mermaid, що ілюструє потік даних від запиту анкети до фінальної відповіді.

  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

Усі мітки вузлів взяті в подвійні лапки, як вимагається.

Пошаговий робочий процес

1. Визначення наміру

Коли користувач відкриває поле анкети, UI надсилає сирий текст питання до легкого моделлю наміру. Модель класифікує запит у одну з кількох категорій доказів (політика, аудиторський звіт, конфігурація, фрагмент журналу, атестація третьої сторони).

2. Семантичний пошук

Класифікований намір ініціює запит до гібридного індексу RAG:

• Густі вектори генерує енкодер, донавчений на корпоративному корпусі відповідності.
• BM25 забезпечує лексичне збіг для регулятивних посилань (наприклад, “ISO 27001 A.12.1”).

Двигун повертає Top‑K (за замовчуванням = 5) фрагментів, кожен представлений легким метаданим‑записом:

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

3. Адаптивний будівник підказок

Система формує динамічну підказку, яка включає:

• Оригінальний текст питання.
• Обрані фрагменти доказів (у вигляді короткого маркованого списку).
• Регулятивні рекомендації щодо тону (наприклад, “використовувати пасивний стан, посилатися на номери пунктів”).

Приклад підказки:

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. Підсумовувач LLM

LLM, адаптований до домену (наприклад, 13 B модель, донавчена на 10 k історичних пар “анкета‑доказ”) обробляє підказку. Модель генерує підсумок, який:

• Цитує точне джерело доказу (наприклад, “see Access Control Policy §4.2”).
• Зберігає узгодженість з раніше схваленими відповідями (через few‑shot приклади).

Типовий вивід:

“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. Оновлення графа походження

У графі створюється вузол відповіді зі властивостями:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Ребра DERIVED_FROM, що вказують на кожен вихідний вузол доказу.

Кожне ребро зберігає hash вихідного фрагмента, забезпечуючи неможливість підробки. Граф записується у базу, що підтримує Merkle‑tree, що дозволяє криптографічну верифікацію.

6. Публікація відповіді та людський перегляд

Згенерована відповідь з’являється в UI анкети з кнопкою “Evidence View”. Після натискання відкривається список пов’язаних фрагментів, їхні версії та цифровий підпис. Оглядачі можуть:

• Схвалити (створює незмінний аудитний запис).
• Відредагувати (створює нову версію вузла відповіді).
• Відхилити (надсилає зворотний зв’язок у цикл RLHF).

Підсилення навчанням з людським зворотним зв’язком (RLHF)

AESE застосовує легкий цикл RLHF:

1. Фіксує дії оглядачів (схвалити/редагувати/відхилити) разом із мітками часу.
2. Перетворює правки в дані парних уподобань (оригінальна vs. відредагована відповідь).
3. Періодично донавчання LLM на цих уподобаннях за допомогою алгоритму Proximal Policy Optimization (PPO).

З часом модель вбирає специфічну для організації лексику, зменшуючи потребу у ручних правках до 70 %.

Гарантії безпеки та відповідності

Показники продуктивності

Ці цифри отримані в шести‑місячному пілотному проєкті середньої SaaS‑компанії, яка обробляє ~1 200 анкетних пунктів на місяць.

Інтеграція з платформою Procurize

AESE виставляється як мікросервіс з REST‑API:

• POST /summarize – приймає question_id і необов’язковий context.
• GET /graph/{answer_id} – повертає дані про походження у JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – отримує дії оглядачів для RLHF.

Службу можна під’єднати до будь‑якого існуючого воркфлоу — чи то кастомна система тикетів, CI/CD конвеєр перевірок відповідності, чи безпосередньо UI Procurize через легкий JavaScript SDK.

План розвитку

1. Багатомедійні докази — інтеграція скріншотів, діаграм архітектури і фрагментів коду за допомогою візуально‑покращених LLM.
2. Федерація графа знань між організаціями — безпечний обмін вузлами доказів між партнерами з збереженням походження.
3. Контроль доступу Zero‑Trust — атрибут‑базовані політики на запити графа, що гарантують доступ лише уповноваженим ролям.
4. Прогнозний двигун регуляторних змін — поєднання AESE з моделлю прогнозування нормативних трендів для попереднього виявлення прогалин у доказах.

Висновок

Адаптивний двигун підсумовування доказів трансформує болісний крок “знайти‑і‑додати” у потоковий AI‑орієнтований досвід, що забезпечує:

• Швидкість — відповіді в реальному часі без втрати глибини.
• Точність — контекстно‑залежне підсумовування, узгоджене зі стандартами.
• Аудиторську прозорість — незмінний журнал походження для кожної відповіді.

Поєднуючи генерацію з підкріпленням пошуком, динамічне підказування та граф знань з версіонуванням, AESE піднімає планку автоматизації відповідності. Організації, що впроваджують цю можливість, можуть очікувати швидше закриття угод, зниження ризику аудиту та вимірювальну конкурентну перевагу в дедалі більш безпечному B2B‑ринку.