Панель приладів у реальному часі для оцінки відповідності, що працює на базі Retrieval‑Augmented Generation

Вступ

Анкети безпеки, чек‑лісти аудитів і регуляторні оцінки генерують величезну кількість структурованих і неструктурованих даних. Команди витрачають нескінченну кількість часу на копіювання відповідей, зіставлення доказів і ручний розрахунок балів відповідності. Панель приладів у реальному часі для оцінки відповідності усуває цю тривалу роботу, поєднуючи три потужних інгредієнти:

1. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) – синтез на базі LLM, який перед генерацією відповіді витягує найрелевантніші докази зі сховища знань.
2. Динамічний граф знань – постійно оновлюваний граф, що пов’язує політики, контролі, артефакти доказів та елементи анкети.
3. Візуалізації Mermaid – живі інтерактивні діаграми, які перетворюють сирі дані графа у інтуїтивні теплові карти, радарні діаграми та схеми процесів.

Результат – єдина панель, на якій зацікавлені сторони миттєво бачать ризикове навантаження, покриття доказами та впевненість у відповіді для кожного питання анкети, у межах усіх регуляторних рамок ( SOC 2, ISO 27001, GDPR, тощо).

У цій статті ми розглянемо:

• сквозну архітектуру рушія оцінки;
• як розробляти підказки RAG, що повертають найнадійніші докази;
• побудову конвеєра графа знань, що залишатиметься синхронізованим з джерельними документами;
• рендеринг візуалізацій Mermaid у реальному часі;
• питання масштабування, кращі практики безпеки та короткий чек‑лист підготовки до продакшн.

Порада щодо оптимізації генеративного рушія – тримайте підказки RAG короткими, насиченими контекстом і прив’язаними до унікального ідентифікатора доказу. Це максимізує ефективність токенів і підвищує достовірність відповіді.

1. Огляд системи

Нижче наведено високорівневу діаграму Mermaid, що ілюструє потік даних від вхідних анкет до живого UI панелі.

  graph LR
    subgraph "Шар входу"
        Q[ "Форми анкети" ]
        D[ "Сховище документів" ]
    end

    subgraph "Ядро обробки"
        KG[ "Динамічний граф знань" ]
        RAG[ "RAG‑двигун" ]
        Scorer[ "Оцінювач відповідності" ]
    end

    subgraph "Шар виходу"
        UI[ "Панель приладів" ]
        Alerts[ "Сповіщення у реальному часі" ]
    end

    Q -->|Імпорт| KG
    D -->|Парсинг та індексація| KG
    KG -->|Контекстний пошук| RAG
    RAG -->|Згенеровані відповіді| Scorer
    Scorer -->|Бал та впевненість| UI
    Scorer -->|Перевищення порогу| Alerts

Ключові компоненти

2. Побудова графа знань

2.1 Дизайн схеми

Компактна, але виразна схема забезпечує низьку затримку запитів. Нижче наведено типи вузлів/ребер, достатні для більшості SaaS‑постачальників.

  classDiagram
    class Question {
        <<entity>>
        string id
        string text
        string framework
    }
    class Control {
        <<entity>>
        string id
        string description
        string owner
    }
    class Evidence {
        <<entity>>
        string id
        string type
        string location
        string hash
    }
    class Regulation {
        <<entity>>
        string id
        string name
        string version
    }
    Question --> "requires" Control
    Control --> "supported_by" Evidence
    Control --> "maps_to" Regulation

2.2 Конвеєр імпорту

1. Парсинг – використайте Document AI (OCR + NER) для видобутку назв контролів, посилань на докази та маппінгу регуляцій.
2. Нормалізація – конвертуйте кожен об’єкт у канонічну схему вище; усувайте дублікати за хешем.
3. Збагачення – створіть ембеддінги (наприклад, text‑embedding‑3‑large) для усіх текстових полів вузлів.
4. Завантаження – upsert‑те вузли та ребра у Neo4j; збережіть ембеддінги у векторній БД (Pinecone, Weaviate).

Легкий DAG Airflow може планувати конвеєр кожні 15 хвилин, гарантуючи майже реальне оновлення.

3. Retrieval‑Augmented Generation

3.1 Шаблон підказки

Підказка повинна містити три секції:

1. Інструкція системи – визначає роль моделі (Помічник з відповідності).
2. Отриманий контекст – точно витягнуті фрагменти графа (не більше 3‑х рядків).
3. Питання користувача – елемент анкети, на який треба відповісти.

You are a Compliance Assistant tasked with providing concise, evidence‑backed answers for security questionnaires.

Context:
{retrieved_snippets}
--- 
Question: {question_text}
Provide a short answer (<120 words). Cite the evidence IDs in brackets, e.g., [EVID‑1234].
If confidence is low, state the uncertainty and suggest a follow‑up action.

(Текст підказки залишено англійською, оскільки це технічний шаблон, який передається LLM.)

3.2 Стратегія пошуку

• Гібридний пошук: поєднання BM25 (ключові слова) та векторної схожості, щоб отримати як точний текст політик, так і семантично схожі контролі.
• Top‑k = 3: обмежте до трьох доказів, щоб мінімізувати використання токенів і підвищити трасованість.
• Поріг схожості: відкидайте фрагменти зі схожістю < 0.78, аби уникнути шуму.

3.3 Оцінка впевненості

Після генерації обчислюємо бал впевненості за формулою:

confidence = (avg(retrieval_score) * 0.6) + (LLM token log‑probability * 0.4)

Якщо confidence < 0.65, оцінювач позначає відповідь для ручної перевірки.

4. Рушій оцінки відповідності

Оцінювач переводить кожне відповіде питання у числове значення у діапазоні 0‑100:

Загальний бал – це зважена сума. На його основі формуються рейтинг ризику:

• 0‑49 → Червоний (Критичний)
• 50‑79 → Помаранчевий (Помірний)
• 80‑100 → Зелений (Відповідний)

Ці рейтинги безпосередньо передаються у візуальну панель.

5. Жива панель приладів

5.1 Теплова карта Mermaid

Теплова карта дає миттєвий огляд покриття у різних регуляторних рамках.

  graph TB
    subgraph "SOC 2"
        SOC1["Trust Services: Security"]
        SOC2["Trust Services: Availability"]
        SOC3["Trust Services: Confidentiality"]
    end
    subgraph "ISO 27001"
        ISO1["A.5 Information Security Policies"]
        ISO2["A.6 Organization of Information Security"]
        ISO3["A.7 Human Resource Security"]
    end
    SOC1 -- 85% --> ISO1
    SOC2 -- 70% --> ISO2
    SOC3 -- 60% --> ISO3
    classDef green fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px;
    classDef amber fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px;
    classDef red fill:#ffcdd2,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px;
    class SOC1 green;
    class SOC2 amber;
    class SOC3 red;

Панель використовує React‑Flow для вбудовування коду Mermaid. При кожному оновленні балу бек‑енд генерує новий рядок Mermaid і пере‑рендерить діаграму, забезпечуючи нульову затримку у відображенні стану відповідності.

5.2 Радарна діаграма ризиків

  radar
    title Risk Distribution
    categories Security Availability Confidentiality Integrity Privacy
    A: 80, 70, 55, 90, 60

Дані радарної діаграми оновлюються через WebSocket, що передає нові масиви чисел від оцінювача.

5.3 Шаблони взаємодії

6. Безпека та управління

1. Zero‑knowledge proof для верифікації доказів – зберігайте SHA‑256 хеш кожного файлу‑доказу; при доступі генеруйте ZKP, щоб довести цілісність без розкриття вмісту.
2. Контроль доступу за ролями (RBAC) – використовуйте політики OPA для обмеження прав редагування балів vs. лише перегляд.
3. Аудит‑логування – кожен виклик RAG, розрахунок впевненості та оновлення балу записується в незмінний append‑only журнал (наприклад, Amazon QLDB).
4. Резиденція даних – векторну БД та Neo4j можна розгорнути у eu‑west‑1 для відповідності GDPR, а LLM працює у приватному інстансі з обмеженим доступом.

7. Масштабування рушія

8. Чек‑лист впровадження

• Визначити схему графа знань та завантажити початковий корпус політик.
• Налаштувати векторну БД та гібридний пошуковий конвеєр.
• Створити шаблон підказки RAG та інтегрувати обрану LLM.
• Реалізувати формулу розрахунку впевненості та пороги.
• Побудувати оцінювач відповідності з ваговими метриками.
• Спроектувати React‑панель з компонентами Mermaid (теплова карта, радар, схеми).
• Налаштувати WebSocket/SSE канал для оновлень у реальному часі.
• Впровадити RBAC та middleware аудиту.
• Деплоїти у стейджинг; провести навантажувальне тестування при 5 k QPS.
• Підключити Slack/Teams веб‑хук для сповіщень про порушення порогу.

9. Реальний вплив

Пілотний проєкт у середньому SaaS‑підприємстві продемонстрував зменшення часу на відповіді на анкети на 70 %. Жива панель виявила лише три критичні прогалини, дозволивши команді безпеки сконцентрувати ресурси. Крім того, система сповіщень, керована впевненістю, запобігла потенційному порушенню відповідності, виявивши відсутній доказ за SOC 2 48 годин до планованого аудиту.

10. Майбутні покращення

1. Federated RAG – витяг доказів з партнерських організацій без переміщення даних, використовуючи захищені мульти‑сторонні обчислення.
2. Генеративний UI – дозволити LLM створювати діаграми Mermaid безпосередньо за запитом типу “покажи теплову карту покриття ISO 27001”.
3. Прогностичне оцінювання – залучити часові ряди історичних балів до моделі, що прогнозує майбутні прогалини відповідності.

Дивіться також

• Retrieval‑Augmented Generation: A Practical Guide – LangChain Docs
• Mermaid Live Editor & Documentation