多模态 AI 证据提取用于安全问卷

安全问卷是每笔 B2B SaaS 交易的守门人。供应商需要提供证据——策略 PDF、架构图、代码片段、审计日志，甚至是仪表盘的截图。传统上，安全和合规团队需要 数小时 在代码库中翻找，复制文件，并手动将它们附加到问卷字段中。结果是一个瓶颈，拖慢了销售周期，增加了人为错误，并产生审计漏洞。

Procurize 已经构建了一个强大的统一平台用于问卷管理、任务分配和 AI 辅助的答案生成。下一步的前沿是 自动化证据收集本身。通过利用 多模态生成式 AI——能够在单一流水线中理解文本、图像、表格和代码的模型，组织可以瞬间为任何问卷项提供合适的资产，无论其格式为何。

在本文中我们将：

1. 解释为何单模态方法（纯文本 LLM）在现代合规工作负载中不足。
2. 阐述基于 Procurize 构建的多模态证据提取引擎的架构。
3. 展示如何使用 生成式引擎优化（GEO） 技术训练、评估并持续改进系统。
4. 提供一个完整的端到端示例，从安全问题到自动附加证据。
5. 讨论治理、安全和可审计性方面的关注点。

关键要点： 多模态 AI 将证据检索从手动琐事转变为可重复、可审计的服务，将问卷周转时间缩短最多 80 %，同时保持合规严谨性。

1. 文本唯一 LLM 在问卷工作流中的局限性

当今大多数 AI 驱动的自动化依赖于在 文本生成 和 语义搜索 上表现出色的大语言模型（LLM）。它们可以提取策略条款、摘要审计报告，甚至草拟叙述性答案。然而，合规证据很少是纯文本的：

当问题要求 “提供一张展示生产和备份环境之间数据流的网络图” 时，纯文本模型只能给出文字描述，无法定位、验证或嵌入实际图片。这一缺口迫使用户介入，从而重新引入我们试图消除的手动工作。

2. 多模态证据提取引擎的架构

下面是与 Procurize 核心问卷中心集成的高层图示。

  graph TD
    A["用户提交问卷项"] --> B["问题分类服务"]
    B --> C["多模态检索编排器"]
    C --> D["文本向量库 (FAISS)"]
    C --> E["图像嵌入库 (CLIP)"]
    C --> F["代码嵌入库 (CodeBERT)"]
    D --> G["语义匹配 (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["证据排序引擎"]
    H --> I["合规元数据增强"]
    I --> J["自动附加至 Procurize 任务"]
    J --> K["人工审查环节"]
    K --> L["审计日志条目"]

2.1 核心组件

1. 问题分类服务 – 使用微调的 LLM 为进入的问卷项打上 证据类型（如 “网络图”、 “策略 PDF”、 “Terraform 计划”）标签。
2. 多模态检索编排器 – 根据分类结果把请求路由到相应的嵌入库。
3. 嵌入库
   • 文本库 – 基于 FAISS 的索引，包含所有策略文档、审计报告和 markdown 文件。
   • 图像库 – 使用 CLIP 为每张图、截图、SVG 生成向量。
   • 代码库 – 使用 CodeBERT 为所有源码、CI/CD 配置和 IaC 模板生成嵌入。
4. 语义匹配层 – 跨模态 transformer 将查询嵌入与各模态向量融合，返回候选资产的排名列表。
5. 证据排序引擎 – 应用 生成式引擎优化 启发式：新鲜度、版本控制状态、合规标签相关性以及 LLM 置信度。
6. 合规元数据增强 – 为每个资产附加 SPDX 许可证、审计时间戳和数据保护标签。
7. 人工审查环节（HITL） – 在 Procurize 中的 UI 展示前 3 条建议，审阅者可以批准、替换或拒绝。
8. 审计日志条目 – 每一次自动附加均记录加密哈希、审阅者签名和 AI 置信度，满足 SOX 与 GDPR 审计轨迹。

2.2 数据摄取流水线

1. 爬虫 扫描公司文件共享、Git 仓库、云存储桶。
2. 预处理器 对扫描的 PDF 运行 OCR（Tesseract），提取表格（Camelot），并将 Visio 文件转换为 SVG。
3. 嵌入器 生成模态特定向量并连同元数据（文件路径、版本、所有者）存入对应库。
4. 增量更新 – 变更检测微服务（watchdog）仅对已修改的资产重新嵌入，保持向量库实时更新。

3. 生成式引擎优化（GEO）用于证据检索

GEO 是一种系统化方法，用于调优整个 AI 流水线——不仅仅是语言模型——以提升最终 KPI（问卷周转时间），同时保持合规质量。

3.1 多模态检索提示示例

[QUESTION] 提供最近的 [SOC 2] Type II 审计报告，涵盖数据在静止时的加密。

[CONTEXT] 检索包含相关审计章节的 PDF 文档。返回文档 ID、页码范围以及简要摘录。

[MODALITY] text

编排器解析 [MODALITY] 标记，仅查询 文本库，大幅降低来自图像或代码向量的噪声。

3.2 自适应阈值

使用 贝叶斯优化，系统自动为每种模态调整置信阈值。当审查者一致接受置信度≥0.78 的图像建议时，阈值上调，以减少不必要的审查；若代码片段频繁被拒绝，阈值下降，系统将提供更多候选。

4. 端到端示例：从问题到自动附加证据

4.1 问题

“请附上一张显示客户数据从采集到存储的流向图，并标出加密点。”

4.2 步骤细分

从步骤 1 到步骤 8 的总耗时约 45 秒，相较传统的 15‑20 分钟 手动检索大幅提升。

5. 治理、安全与可审计性

自动化证据处理必然引发合法性担忧：

1. 数据泄漏 – 嵌入服务必须运行在 零信任 VPC 中，使用严格的 IAM 角色。嵌入向量绝不离开企业网络。
2. 版本控制 – 每个资产都附带 Git 提交哈希（或存储对象版本）。文档更新后，系统自动失效旧嵌入。
3. 可解释性 – 排序引擎记录相似度得分和提示链路，便于合规官追溯 为何 选中了特定文件。
4. 法规对齐 – 通过为每个资产附加 SPDX 许可证标识和 GDPR 处理类别，满足 ISO 27001 附件 A 的证据来源要求。
5. 保留政策 – 自动清除作业删除超过组织数据保留窗口的嵌入，防止陈旧证据残留。

6. 未来方向

6.1 多模态检索即服务（RaaS）

通过 GraphQL API 将检索编排器暴露给其他内部工具（例如 CI/CD 合规检查），实现无需经过完整问卷 UI 的证据请求。

6.2 实时监管雷达集成

将多模态引擎与 Procurize 的 监管变动雷达 结合。当检测到新法规时，自动重新分类受影响的问题并触发全新证据搜索，保证上传的资产始终合规。

6.3 跨企业联邦学习

对于服务多个客户的 SaaS 提供商，可采用 联邦学习 层共享匿名化的嵌入更新，在不泄露专有文档的前提下提升检索质量。

7. 结论

安全问卷仍是供应商风险管理的基石，但收集并附加证据的手工工作正日益难以为继。通过拥抱 多模态 AI——融合文本、图像与代码理解——Procurize 能将证据提取转化为自动、可审计的服务。借助 生成式引擎优化 可确保系统持续改进，使 AI 置信度与人工审查期望保持一致，并满足合规要求。

最终效果是 显著加速问卷响应时间、降低人为错误并提供更强的审计追踪，让安全、法务和销售团队从重复的文档搜寻中解脱出来，专注于战略性的风险缓解。

另见

• 使用 CLIP 和 FAISS 的多模态检索——面向可扩展企业搜索的探索
• 生成式引擎优化：持续 AI 改进框架
• 面向 AI 驱动合规平台的零信任架构
• ISO 27001 附件 A——证据管理要求