AI 驱动的检索增强生成在安全问卷实时证据汇编中的应用

安全问卷、供应商风险评估和合规审计已成为 SaaS 公司日常的瓶颈。手动查找政策文件、审计报告和配置快照不仅浪费工程师时间，还可能导致答案过时或前后不一致的风险。

检索增强生成（RAG）提供了一种新范式：它不再仅仅依赖静态的大语言模型（LLM），而是在查询时检索最相关的文档并将其输送给模型进行合成。最终得到的实时、基于证据的答案可以追溯到原始来源，兼顾速度和审计可追溯性需求。

在本文中我们将：

• 分解核心 RAG 架构，并说明其为何适合问卷工作流。
• 展示 Procurize 如何嵌入 RAG 流程而不扰乱现有流程。
• 提供从数据摄取到答案验证的逐步实施指南。
• 讨论此方法独有的安全、隐私和合规考虑。
• 突出可衡量的 ROI 以及持续学习和动态风险评分等未来增强功能。

1. 传统大语言模型在安全问卷中的不足

这些缺口迫使组织回到手动复制粘贴，抵消了 AI 所承诺的效率提升。

2. 检索增强生成 – 核心概念

本质上，RAG 由三部分组成：

1. 检索器 – 一个索引（通常基于向量），能够快速检索针对给定查询的最相关文档。
2. 生成模型 – 一个 LLM，接收检索到的片段及原始问卷提示，生成连贯的答案。
3. 融合层 – 控制传递多少片段、它们的顺序以及在生成过程中的权重的逻辑。

2.1 用于证据检索的向量存储

将每个合规资产（政策、审计报告、配置快照）嵌入稠密向量空间，可实现语义相似度搜索。常见的开源选项包括：

• FAISS – 快速、支持 GPU 加速，适合高吞吐量流水线。
• Milvus – 云原生，支持混合索引（标量+向量）。
• Pinecone – 托管服务，内置安全控制。

2.2 RAG 的提示工程

一个精心设计的提示可确保 LLM 将检索到的上下文视为权威证据。

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.

该提示可以在 Procurize 中进行模板化，使每个问卷条目自动附加检索到的证据。

3. 将 RAG 集成到 Procurize 平台

下面是一个高层次的流程图，展示 RAG 在现有 Procurize 工作流中的位置。

  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

关键集成点

• 触发 – 当用户打开尚未回答的问卷条目时，Procurize 将问题文本发送给 RAG 微服务。
• 上下文增强 – 检索器提取最多 k（通常 3‑5）个最相关的证据片段，每个片段带有稳定标识符（如 policy:ISO27001:5.2）。
• 答案草稿 – LLM 生成包含内联引用（如 [policy:ISO27001:5.2]）的草稿。
• 人为参与 – 审核 UI 高亮显示引用，允许审阅者编辑、批准或拒绝。批准的答案连同溯源元数据一起持久化保存。

4. 实施步骤指南

4.1 准备证据语料库

4.2 构建向量索引

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

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

将向量 ID 与文档元数据的映射存入轻量 NoSQL 表，以便快速查找。

4.3 部署 RAG 服务

一个典型的微服务栈包括：

• FastAPI – 处理来自 Procurize 的 HTTP 调用。
• FAISS – 进程内向量搜索（或通过 gRPC 外部调用）。
• OpenAI / Anthropic LLM – 生成端点（或自托管的 LLaMA）。
• Redis – 缓存近期查询，以降低延迟。

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 接入 Procurze UI

1. 在每个问卷字段旁添加一个“AI 生成”按钮。
2. 点击后：
   1. 在 RAG 服务响应期间显示加载旋转图标。
   2. 将草稿填入答案文本框。
   3. 渲染引用徽章；点击徽章可打开源文档预览。

4.5 验证与持续学习

• 人工审查 – 在发布前至少需要一名合规工程师批准每个 AI 生成的答案。
• 反馈循环 – 捕获批准/拒绝信号并存入“审查结果”表。
• 微调 – 定期基于批准的问答对微调 LLM，以随时间降低幻觉现象。

5. 安全与隐私考虑

6. 影响评估

这些数字表明 RAG 不仅加快了响应速度，还提升了答案质量，降低了审计摩擦。

7. 未来扩展

• 动态风险评分 – 将 RAG 与风险引擎结合，根据证据的时效性调整答案置信度。
• 多模态检索 – 将截图、配置文件甚至 Terraform 状态作为可检索资产。
• 跨组织知识图谱 – 关联各子公司的证据，实现全局政策一致性。
• 实时政策差异警报 – 当源文档变更时，自动标记受影响的问卷答案以供审查。

8. 入门检查清单

• 将所有合规资产整合到单一的版本化仓库中。
• 选择向量存储（FAISS、Milvus、Pinecone）并生成嵌入。
• 在内部网络部署 RAG 微服务（FastAPI + LLM）。
• 扩展 Procurize UI，加入“AI 生成”功能和引用渲染。
• 制定治理策略，规定人工审查和反馈收集。
• 在低风险问卷集上进行试点，根据审阅者反馈迭代。

遵循此路线图，组织可以从被动、手动的问卷流程转向主动、AI 增强的运营，实现一键交付可信证据。

参考资料

• 检索增强生成：企业 AI 的下一波浪潮
• FAISS：高效的稠密向量相似性搜索与聚类
• OpenAI Cookbook – 检索增强生成的提示工程