AI‑підтримуване генеративне отримання з посиленням для складання доказів у реальному часі в питаннях безпеки

Питання безпеки, оцінки ризику постачальників та аудити відповідності стали щоденною перепоною для SaaS‑компаній. Ручний пошук політик, аудиторських звітів і знімків конфігурацій не лише витрачає інженерний час, а й створює ризик застарілих або несумісних відповідей.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) пропонує нову парадигму: замість того, щоб покладатися лише на статичну велику мовну модель (LLM), RAG отримує найбільш релевантні документи під час запиту і передає їх моделі для синтезу. Результат – відповідь у реальному часі, підкріплена доказами, яку можна відстежити до оригінального джерела, задовольняючи вимоги швидкості та аудитності.

У цій статті ми розглянемо:

• Розбивку основної архітектури RAG та пояснення, чому вона підходить для робочого процесу з питаннями.
• Показ того, як Procurize може вбудувати конвеєр RAG без порушення існуючих процесів.
• Крок‑за‑кроковий посібник впровадження від інжеста даних до верифікації відповідей.
• Обговорення питань безпеки, конфіденційності та відповідності, характерних для цього підходу.
• Показ вимірюваного ROI та майбутніх удосконалень, таких як безперервне навчання та динамічне оцінювання ризиків.

1. Чому класичні LLM не підходять для питань безпеки

Ці прогалини змушують організації повертатися до ручного копіювання‑вставлення, нейтралізуючи обіцяну ефективність ШІ.

2. Retrieval‑Augmented Generation – основні концепції

В суті RAG складається з трьох складових:

1. Retriever – індекс (зазвичай векторний), який швидко знаходить найбільш релевантні документи за даним запитом.
2. Generative Model – LLM, що споживає отримані фрагменти та оригінальне питання, створюючи узгоджену відповідь.
3. Fusion Layer – логіка, що визначає, скільки фрагментів передавати, у якому порядку та якими вагами під час генерації.

2.1 Векторні сховища для пошуку доказів

Вбудовуючи кожний артефакт відповідності (політики, аудиторські звіти, знімки конфігурацій) у щільний векторний простір, ми отримуємо семантичний пошук схожості. Популярні open‑source рішення:

• FAISS – швидкий, прискорений GPU, ідеальний для високопродуктивних конвеєрів.
• Milvus – хмарний, підтримує гібридне індексування (скаляр + вектор).
• Pinecone – керований сервіс із вбудованими елементами безпеки.

2.2 Промпт‑інжиніринг для RAG

Добре сформульований промпт гарантує, що LLM розглядатиме отриманий контекст як авторитетні докази.

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.

Промпт може бути шаблонізований у Procurize, щоб кожен пункт питання автоматично отримував доданий контекст.

3. Інтеграція RAG у платформу Procurize

Нижче – діаграма високого рівня, що показує, де RAG вписується у існуючий робочий процес Procurize.

  graph LR
    A["Питання анкети"] --> B["Сервіс RAG"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["Топ‑k фрагментів доказів"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["Чернетка відповіді з цитатами"]
    F --> G["Інтерфейс перегляду Procurize"]
    G --> H["Збережена фінальна відповідь"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Ключові точки інтеграції

• Тригер – коли користувач відкриває неповідану анкету, Procurize надсилає текст питання у микросервіс RAG.
• Збагачення контексту – retriever витягує до k (зазвичай 3‑5) найбільш релевантних фрагментів, кожен позначений стабільним ідентифікатором (наприклад, policy:ISO27001:5.2).
• Чернетка відповіді – LLM створює чернетку з вбудованими цитатами типу [policy:ISO27001:5.2].
• Людина в циклi – інтерфейс перегляду підсвічує цитати, дозволяє редактору редагувати, затверджувати або відхилити. Затверджені відповіді зберігаються разом з метаданими походження.

4. Покроковий посібник впровадження

4.1 Підготовка корпусу доказів

4.2 Створення векторного індексу

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

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # список кортежів (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')

Збережіть відображення від ID вектору до метаданих у легкій NoSQL‑таблиці для швидкого доступу.

4.3 Деплой сервісу RAG

Стек типового микросервісу:

• FastAPI – обробка HTTP‑запитів від Procurize.
• FAISS – вбудований векторний пошук (або зовнішній через gRPC).
• OpenAI / Anthropic LLM – генерація (або самостійно розгорнутий LLaMA).
• Redis – кешування недавніх запитів для зниження затримки.

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 Підключення до UI Procurize

Додайте кнопку “Генерувати за допомогою ШІ” поруч із кожним полем анкети.
Після натискання:

1. Показуйте індикатор завантаження, поки сервіс RAG відповідає.
2. Заповнюйте текстове поле чернеткою відповіді.
3. Відображайте бейджі цитат; кліком на бейдж відкривається прев’ю джерела.

4.5 Верифікація та безперервне навчання

• Людський рев’ю – вимагає затвердження хоча б одним інженером відповідності перед публікацією.
• Зворотний зв’язок – фіксуйте сигнали “затверджено/відхилено” у таблиці “review outcomes”.
• Тонке налаштування – періодично донавчайте модель на затверджених парах питання‑відповідь, зменшуючи випадки галюцинації.

5. Питання безпеки та конфіденційності

6. Оцінка результативності

Пілотний проєкт у середньому SaaS‑підприємстві (≈150 інженерів) за 6‑ти тижневий період дав такі показники:

Ці дані демонструють, як RAG не лише пришвидшує відповіді, а й підвищує їхню якість, знижуючи навантаження під час аудиту.

7. Майбутні розширення

1. Динамічне оцінювання ризику – поєднання RAG з двигуном ризику, який коригує довіру до відповіді залежно від віку доказу.
2. Багатомодальний пошук – включення скріншотів, конфігураційних файлів і навіть Terraform‑стану як шуканих артефактів.
3. Граф знань між підрозділами – зв’язок доказів між дочірніми компаніями, забезпечуючи глобальну консистентність політик.
4. Сповіщення про зміни політики у реальному часі – при оновленні джерела автоматично позначати пов’язані відповіді для повторного перегляду.

8. Чек‑ліст старту

• Об’єднати всі артефакти відповідності в єдине сховище з версіонуванням.
• Обрати векторне сховище (FAISS, Milvus, Pinecone) та створити ембедінги.
• Деплоїти микросервіс RAG (FastAPI + LLM) у внутрішню мережу.
• Розширити UI Procurize кнопкою “Генерувати за допомогою ШІ” та показом цитат.
• Визначити політику керування рев’ю та збору зворотного зв’язку.
• Запустити пілот на наборі низькоризикових питань; ітеративно вдосконалювати за результатами.

Слідуючи цьому дорожньому плану, ваша організація зможе перейти від реактивного, ручного процесу до проактивної, AI‑підтримуваної системи, яка надає достовірні докази одним кліком.

Дивіться також

• 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