Інженерія запитів для надійних відповідей на безпекові анкети, згенерованих ШІ

Вступ

Безпекові анкети стають вузьким місцем для багатьох SaaS‑компаній. Оцінка одного постачальника може містити десятки детальних питань щодо захисту даних, реагування на інциденти, контроль доступу тощо. Ручне створення відповідей витрачає багато часу, схильне до помилок і часто призводить до дублювання роботи між командами.

Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT‑4, Claude чи Llama 2, здатні за секунди генерувати високоякісні текстові відповіді. Проте пряме застосування їхньої потужності до анкети рідко дає надійний результат. Сира відповідь може відхилятись від мови політик, пропускати критичні положення або «вигадувати» докази, що не існують.

Інженерія запитів — дисциплінована практика формування тексту, який керує LLM — заповнює розрив між чистою генеративною можливістю і суворими стандартами відповідності, які вимагають безпекові команди. У цій статті ми розкладаємо повторювану структуру інженерії запитів, що перетворює LLM у довіреного помічника для автоматизації безпекових анкет.

Ми розглянемо:

• Як безпосередньо вбудовувати знання політик у запити
• Техніки контролю тону, довжини та структури
• Автоматичні цикли перевірки, що виявляють невідповідності до аудиту
• Патерни інтеграції для платформ типу Procurize, включно з діаграмою процесу у Mermaid

Після ознайомлення практики зможуть одразу застосовувати інструментарій, що скоротить час обробки анкети на 50 % – 70 % і підвищить точність відповідей.

1. Розуміння простору запитів

1.1 Типи запитів

Надійний конвеєр відповіді на анкету зазвичай складає кілька таких типів у одному запиті або застосовує багатокроковий підхід (запит → відповідь → пере‑запит).

1.2 Чому одноразові запити не працюють

Наївний одноразовий запит типу «Відповідьте на наступне безпекове питання» часто дає:

• Пропуск – важливі посилання на політики відсутні.
• Галюцинація – модель вигадує контролі, яких немає.
• Непослідовна мова – відповідь містить неофіційну лексику, що не відповідає голосу компанії.

Інженерія запитів знижує ці ризики, подаючи LLM саме ту інформацію, яка потрібна, і змушуючи її самостіно аудитувати результат.

2. Побудова структури інженерії запитів

Нижче наведено покрокову структуру, яку можна закодувати у будь‑якій платформі відповідності.

2.1 Крок 1 – Отримання релевантних фрагментів політик

Використовуйте пошукову базу знань (векторний сховок, графову БД або простий індекс за ключовими словами), щоб отримати найвідповідніші розділи політик.
Приклад запиту: “encryption at rest” + “ISO 27001” або “SOC 2 CC6.1”.

Результат може виглядати так:

Фрагмент політики A:
«Усі дані в продуктиві повинні бути зашифровані в стані спокою за допомогою AES‑256 або еквівалентного алгоритму. Ключі шифрування обертаються кожні 90 днів і зберігаються у апаратному модулі безпеки (HSM).»

2.2 Крок 2 – Формування шаблону запиту

Шаблон, який поєднує всі типи запитів:

[КОНТЕКСТ] 
{Фрагменти політики}

[ІНСТРУКЦІЯ] 
Ви – спеціаліст з відповідності, який формулює відповідь на безпекову анкету. Цільова аудиторія – старший аудитор безпеки. Дотримуйтесь правил:
- Використовуйте точну формулювання з фрагментів політики, коли це можливо.
- Структуруйте відповідь: короткий вступ, детальне тіло, стислий висновок.
- Посилайтеся на кожен фрагмент політики за допомогою тегу (наприклад, [Фрагмент A]).

[ПИТАННЯ] 
{Текст питання анкети}

[ОБМЕЖЕННЯ] 
- Максимум 250 слів.
- Не вводьте жодних контролів, яких немає у фрагментах.
- Завершіть заявою, що докази можуть бути надані за запитом.

[ПЕРЕВІРКА] 
Після відповіді перелічіть усі фрагменти політики, які не були використані, та будь‑які нові терміни, які з’явились.

2.3 Крок 3 – Надсилання запиту LLM

Передайте зібраний запит у вибрану LLM через API. Для відтворюваності встановіть temperature = 0.2 (низька випадковість) і max_tokens відповідно до ліміту слів.

2.4 Крок 4 – Парсинг та верифікація відповіді

LLM повертає два розділи: відповідь та чек‑ліст перевірки. Автоматичний скрипт перевіряє:

• Чи присутні всі потрібні теги фрагментів.
• Чи не з’явилися нові назви контролів (порівняння зі «білим списком»).
• Чи дотримано ліміт слів.

Якщо будь‑яке правило не виконується, скрипт ініціює пере‑запит з урахуванням зворотного зв’язку:

[ЗВ'ЯЗОК]
Ви пропустили посилання на Фрагмент B і ввели термін “динамічне обертання ключів”, якого немає у нашій політиці. Будь ласка, виправте відповідно.

2.5 Крок 5 – Додавання посилань на докази

Після успішної верифікації система автоматично додає посилання на підтверджуючі докази (наприклад, журнали обертання ключів, сертифікати HSM). Підсумковий результат зберігається у Evidence Hub Procurize і стає видимим для рецензентів.

3. Діаграма реального робочого процесу

Нижче Mermaid‑діаграма ілюструє сквозний потік у типічній SaaS‑платформі відповідності.

  graph TD
    A["Користувач вибирає анкету"] --> B["Система витягує релевантні фрагменти політик"]
    B --> C["Конструктор запитів формує багатосторонній запит"]
    C --> D["LLM генерує відповідь + чек‑ліст перевірки"]
    D --> E["Автоматичний валідатор парсить чек‑ліст"]
    E -->|Успіх| F["Відповідь зберігається, додаються посилання на докази"]
    E -->|Помилка| G["Пере‑запит із зворотним зв’язком"]
    G --> C
    F --> H["Рецензенти переглядають відповідь у дашборді Procurize"]
    H --> I["Аудит завершено, відповідь експортовано"]

Усі мітки вузлів укладені в подвійні лапки, як вимагається синтаксисом Mermaid.

4. Просунуті техніки запитів

4.1 Демонстрації few‑shot

Надання кількох прикладів питання‑відповіді у запиті суттєво підвищує консистентність. Приклад:

Приклад 1:
Питання: Як ви захищаєте дані під час передачі?
Відповідь: Усі дані під час передачі шифруються за допомогою TLS 1.2 або вище, з використанням шифрів із прямою секретністю. [Фрагмент C]

Приклад 2:
Питання: Опишіть ваш процес реагування на інциденти.
Відповідь: Наш план IR відповідає рамці [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) (NIST 800‑61), включає 24‑годинне вікно ескалації і переглядається двічі на рік. [Фрагмент D]

Тепер LLM має чіткий стиль для наслідування.

4.2 Chain‑of‑Thought (ланцюжок міркувань)

Змусьте модель розмірковувати крок за кроком перед відповіддю:

Подумайте, які фрагменти політики застосовуються, перелічіть їх, а потім сформуйте відповідь.

Це зменшує галюцинації і створює прозорий слід роздумів, який можна логувати.

4.3 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Замість попереднього отримання фрагментів, дозвольте LLM під час генерації запитувати векторний сховок. Підходить для великих і динамічних наборів політик.

5. Інтеграція з Procurize

Procurize вже пропонує:

• Репозиторій політик (централізований, контроль версій)
• Трекер анкет (завдання, коментарі, аудиторський журнал)
• Evidence Hub (зберігання файлів, автоматичне посилання)

Вбудовування конвеєру інженерії запитів вимагає трьох основних API‑викликів:

1. GET /policies/search — отримання фрагментів за ключовими словами, вилученими з питання анкети.
2. POST /llm/generate — надсилання сформованого запиту та отримання відповіді + чек‑лісту.
3. POST /questionnaire/{id}/answer — відправка верифікованої відповіді, прикріплення посилань на докази та позначення завдання як завершеного.

Легковаговий Node.js‑обгортка може виглядати так:

async function answerQuestion(questionId) {
  const q = await api.getQuestion(questionId);
  const fragments = await api.searchPolicies(q.keywords);
  const prompt = buildPrompt(q.text, fragments);
  const { answer, verification } = await api.llmGenerate(prompt);
  if (verify(verification)) {
    await api.submitAnswer(questionId, answer, fragments.evidenceLinks);
  } else {
    const revisedPrompt = addFeedback(prompt, verification);
    // рекурсія або цикл, поки не пройде перевірку
  }
}

Після підключення до UI Procurize користувачі можуть натиснути «Автогенерувaти відповідь» та спостерігати за прогресом, який проходить кроки, зображені у Mermaid‑діаграмі.

6. Оцінка успішності

Збирайте ці KPI через аналітичну панель Procurize. Постійний моніторинг дозволяє тонко налаштовувати шаблони запитів та алгоритми вибору фрагментів.

7. Підводні камені та їхнє усунення

8. Перспективи розвитку

• Динамічна оптимізація запитів — використання підкріплювального навчання для автоматичного підбору формулювань запиту на основі історичних успіхів.
• Ансамблі кількох LLM — одночасний запит до декількох моделей і вибір відповіді з найвищим балом перевірки.
• Шари Explainable AI — додавання розділу «чому ця відповідь», що посилається на конкретні номери речень політики, роблячи аудит повністю трасованим.

Такі інновації піднімуть автоматизацію з рівня «швидкий чернетка» до «готово до аудиту без людського втручання».

Висновок

Інженерія запитів — це не одноразовий трюк, а системна дисципліна, яка перетворює потужні LLM у надійних помічників із відповідності. Використовуючи:

1. Точне отримання фрагментів політики,
2. Шаблони запитів, що поєднують контекст, інструкції, обмеження та перевірку,
3. Автоматичний цикл зворотного зв’язку, що змушує модель самокорегуватися, і
4. Безшовну інтеграцію в платформи типу Procurize,

організації можуть скоротити час обробки анкети, знизити кількість помилок і зберегти суворий аудиторський слід, що вимагають регулятори та клієнти.

Почніть з пілотного запуску структури на низькоризиковій анкеті, зафіксуйте поліпшення KPI та поступово удосконалюйте шаблони запитів. Через кілька тижнів ви отримаєте той самий рівень точності, який забезпечує старший спеціаліст з відповідності, лише за частину зусиль.

Дивіться також

• Кращі практики інженерії запитів для LLM
• Retrieval‑Augmented Generation: патерни проектування та підводні камені
• Тенденції автоматизації відповідності у 2025 році
• Огляд API Procurize та керівництво з інтеграції