
# هندسة الإرشادات لإنشاء ردود موثوقة على استبيانات الأمان التي تُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي

## المقدمة  

تعد استبيانات الأمان عنق زجاجة للعديد من شركات SaaS. يمكن لتقييم مورد واحد أن يتضمن عشرات الأسئلة التفصيلية حول حماية البيانات، استجابة الحوادث، التحكم في الوصول، وغيرها. إنشاء إجابات يدوياً يستغرق وقتاً طويلاً، عرضة للأخطاء، وغالبًا ما يؤدي إلى تكرار الجهد عبر الفرق.  

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT‑4، Claude، أو Llama 2 لديها القدرة على صياغة إجابات سردية عالية الجودة في ثوانٍ. غير أن إطلاق هذه القدرة مباشرةً على استبيان نادراً ما ينتج نتائج موثوقة. قد ينحرف الإخراج الخام عن لغة السياسة، يفقد بنودًا حاسمة، أو يخلق أدلة غير موجودة (hallucination).  

**هندسة الإرشادات** — الممارسة المنضبطة لتصميم النص الذي يوجه نموذج اللغة — تسد الفجوة بين القدرة التوليدية الخام ومعايير الالتزام الصارمة التي تطلبها فرق الأمان. في هذه المقالة نستعرض إطار عمل هندسة إرشادات قابل للتكرار يحول الـ LLM إلى مساعد موثوق لأتمتة استبيانات الأمان.  

سنغطي:

* كيفية إدماج معرفة السياسة مباشرةً في الإرشادات  
* تقنيات للتحكم في النبرة، الطول، والبنية  
* حلقات تحقق آلية تلتقط التناقضات قبل وصولها إلى المدققين  
* أنماط التكامل مع منصات مثل Procurize، بما في ذلك مخطط سير عمل Mermaid  

بحلول نهاية الدليل، سيملك الممارسون مجموعة أدوات ملموسة يمكنهم تطبيقها فورًا لتقليل زمن استجابة الاستبيان بنسبة 50 % – 70 % مع تحسين دقة الإجابات.

---

## 1. فهم مشهد الإرشادات  

### 1.1 أنواع الإرشادات  

| نوع الإرشاد | الهدف | مثال |
|-------------|-------|------|
| **إرشاد سياقي** | يزود الـ LLM بمقاطع سياسات ذات صلة، معايير، وتعريفات | “في الأسفل مقتطف من سياسة [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) المتعلقة بالتشفير أثناء السكون…” |
| **إرشاد تعليمي** | يوضح للنموذج بالضبط كيف يجب تنسيق الإجابة | “اكتب الرد في ثلاث فقرات قصيرة، كل فقرة تبدأ بعنوان غامق.” |
| **إرشاد قيد** | يحدد حدودًا صارمة مثل عدد الكلمات أو المصطلحات المحظورة | “لا تتجاوز 250 كلمة وتجنب استخدام كلمة ‘ربما’.” |
| **إرشاد تحقق** | يولد قائمة تحقق يجب أن تلبيها الإجابة | “بعد صياغة الإجابة، أدرج أي أقسام من السياسة لم تُستشهد بها.” |

عادةً ما يربط خط أنابيب إجابات الاستبيان عدة من هذه الأنواع في طلب واحد أو يستخدم نهجًا متعدد الخطوات (إرشاد → استجابة → إعادة إرشاد).

### 1.2 لماذا تفشل الإرشادات ذات اللقطة الواحدة  

إرشاد بسيط من نوع *“أجب عن سؤال الأمان التالي”* غالبًا ما ينتج:

* **إغفال** – تُترك مراجع سياسات حاسمة.  
* **اختلاق** – النموذج يخترع ضوابط غير موجودة.  
* **لغة غير متسقة** – يستخدم تعبيرًا غير رسمي يتنافى مع صوت الامتثال للشركة.  

تخفف هندسة الإرشادات هذه المخاطر عن طريق تزويد الـ LLM بالمعلومات الدقيقة التي يحتاجها وطلب تدقيق ذاتي لإخراجه.

---

## 2. بناء إطار عمل هندسة الإرشادات  

فيما يلي إطار عمل خطوة بخطوة يمكن ترميزه إلى دالة قابلة لإعادة الاستخدام داخل أي منصة امتثال.

### 2.1 الخطوة 1 – استرجاع مقاطع السياسة ذات الصلة  

استخدم قاعدة معرفة قابلة للبحث (متجر متجهات، قاعدة رسومية، أو فهرس كلمات رئيسية بسيط) لسحب أقسام السياسة الأكثر صلة.  
*استعلام مثال*: “التشفير أثناء السكون” + “[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)” أو “SOC 2 CC6.1”.

النتيجة قد تكون:

```
مقتطف السياسة أ:
“يجب تشفير جميع البيانات الإنتاجية أثناء السكون باستخدام AES‑256 أو خوارزمية مكافئة. يتم تدوير مفاتيح التشفير كل 90 يومًا وتخزينها في وحدة أمان مادية (HSM).”
```

### 2.2 الخطوة 2 – تجميع قالب الإرشاد  

قالب يجمع جميع أنواع الإرشادات:

```
[السياق] 
{مقتطفات السياسة}

[التعليمات] 
أنت متخصص امتثال تُعد إجابة لاستبيان أمان. الجمهور المستهدف هو مدقق أمان كبير. اتبع القواعد التالية:
- استخدم اللغة الدقيقة من مقتطفات السياسة حيثما أمكن.
- هيّئ الإجابة بمقدمة قصيرة، جسم تفصيلي، وخاتمة موجزة.
- استشهد بكل مقتطف سياسة باستخدام علامة مرجعية (مثال: [مقتطف أ]).

[السؤال] 
{نص سؤال الأمان}

[القيود] 
- الحد الأقصى 250 كلمة.
- لا تُدخل أي ضوابط غير مذكورة في المقتطفات.
- اختتم ببيان يؤكد إمكانية تقديم الأدلة عند الطلب.

[التحقق] 
بعد الإجابة، أدرج أي مقتطفات سياسة لم تُستشهد بها وأي مصطلحات جديدة تم إدخالها.
```

### 2.3 الخطوة 3 – الإرسال إلى الـ LLM  

مرّر الإرشاد المُجمّع إلى الـ LLM المختار عبر واجهته البرمجية (API). لضمان قابلية الإعادة، عيّن `temperature = 0.2` (عشوائية منخفضة) و `max_tokens` بحسب حد الكلمات.

### 2.4 الخطوة 4 – تحليل والتحقق من الاستجابة  

يُعيد الـ LLM قسمين: **الإجابة** و**قائمة التحقق**. يتحقق برنامج نصي آلي من:

* وجود جميع علامات المقتطفات المطلوبة.  
* عدم ظهور أسماء ضوابط جديدة (مقارنة بقائمة مسموح بها).  
* احترام عدد الكلمات للحد المحدد.

إذا فشل أي قاعدة، يُطلق البرنامج **إعادة إرشاد** تتضمن ملاحظات التحقق:

```
[الملاحظات]
فاتك الإشارة إلى مقتطف ب ولم تُدخل مصطلح “تدوير المفتاح الديناميكي” وهو غير موجود في سياستنا. يرجى المراجعة وفقًا لذلك.
```

### 2.5 الخطوة 5 – إرفاق روابط الأدلة  

بعد نجاح التحقق، يضيف النظام تلقائيًا روابط الأدلة الداعمة (مثل سجلات تدوير مفاتيح التشفير، شهادات HSM). يُخزن الناتج النهائي في مركز الأدلة الخاص بـ Procurize ويُظهر للمدققين.

---

## 3. مخطط سير العمل الواقعي  

المخطط التالي في Mermaid يوضح تدفق العملية من الطرف إلى الطرف داخل منصة امتثال SaaS نمطية.

```mermaid
graph TD
    A["المستخدم يختار الاستبيان"] --> B["النظام يجلب مقاطع السياسة ذات الصلة"]
    B --> C["منشئ الإرشادات يجمع إرشادًا متعدد الأجزاء"]
    C --> D["الـ LLM يولّد الإجابة + قائمة التحقق"]
    D --> E["المصادِق الآلي يحلّل قائمة التحقق"]
    E -->|نجاح| F["تُحفظ الإجابة، تُرفق روابط الأدلة"]
    E -->|فشل| G["إعادة إرشاد مع ملاحظات"]
    G --> C
    F --> H["المدققون يرون الإجابة في لوحة تحكم Procurize"]
    H --> I["اكتمل التدقيق، تُصدّر الاستجابة"]
```

جميع تسميات العقد محاطة بعلامات اقتباس مزدوجة كما هو مطلوب.

---

## 4. تقنيات إرشاد متقدمة  

### 4.1 عروض قليلة اللقطات (Few‑Shot Demonstrations)  

إدراج مثال أو مثالين من أسئلة وإجابات داخل الإرشاد يمكن أن يحسّن الاتساق بشكل ملحوظ. مثال:

```
مثال 1:
س: كيف تحميون البيانات أثناء النقل؟
ج: تُشفَر جميع البيانات أثناء النقل باستخدام TLS 1.2 أو أعلى، مع تشفيرات ذات سرية مسبقة (forward‑secrecy). [مقتطف ج]

مثال 2:
س: صفوا عملية استجابة الحوادث لديكم.
ج: يتبع خطة الاستجابة لدينا إطار [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) (NIST 800‑61)، تشمل نافذة تصعيد خلال 24 ساعة، وتُراجَع نصف سنويًا. [مقتطف د]
```

أصبح للـ LLM الآن نمطًا واضحًا لتقليده.

### 4.2 التحفيز على التفكير المتسلسل (Chain‑of‑Thought Prompting)  

شجّع النموذج على التفكير خطوة بخطوة قبل الإجابة:

```
فكّر في أي مقاطع سياسة تنطبق، أدرجها، ثم صغ الإجابة.
```

يقلل هذا من الاختلاق ويُنتج أثرًا شفافًا يمكن تسجيله.

### 4.3 التوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval‑Augmented Generation)  

بدلاً من سحب المقتطفات مسبقًا، يمكن السماح للـ LLM بالاستعلام عن متجر متجهات أثناء التوليد. يُظهر هذا النهج فعالية عندما تكون مجموعة السياسات كبيرة ومتقلبة باستمرار.

---

## 5. التكامل مع Procurize  

توفر Procurize بالفعل:

* **مستودع سياسات** (مركزي، مُتحكم في النسخ)  
* **متتبع استبيانات** (مهام، تعليقات، سجل تدقيق)  
* **مركز الأدلة** (تخزين ملفات، ربط تلقائي)  

تضمين خط أنابيب هندسة الإرشادات يتطلب ثلاث مكالمات API رئيسية:

1. `GET /policies/search` – لاسترجاع المقتطفات بناءً على الكلمات المفتاحية المستخلصة من سؤال الاستبيان.  
2. `POST /llm/generate` – لإرسال الإرشاد المُجمّع وتلقي الإجابة + التحقق.  
3. `POST /questionnaire/{id}/answer` – لتسليم الإجابة المُتحققة، إرفاق روابط الأدلة، وتعليم المهمة كمنجزة.

مثال مبسط بلغة Node.js:

```javascript
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);
    // تكرار أو حلقة حتى النجاح
  }
}
```

عند ربطه بواجهة مستخدم Procurize، يمكن للمحللين الضغط على *“إنشاء إجابة تلقائيًا”* ومشاهدة شريط التقدم ينتقل عبر الخطوات المبيّنّة في مخطط Mermaid.

---

## 6. قياس النجاح  

| المعيار | الحالة الأساسية | الهدف بعد هندسة الإرشادات |
|--------|----------------|--------------------------|
| متوسط زمن إنشاء الإجابة | 45 دقيقة | ≤ 15 دقيقة |
| نسبة تصحيح المراجعين البشر | 22 % | ≤ 5 % |
| الالتزام بإشارة المقتطفات (الوسوم) | 78 % | ≥ 98 % |
| درجة رضا المدقق | 3.2/5 | ≥ 4.5/5 |

اجمع هذه المؤشرات عبر لوحة تحليلات Procurize. يتيح الرصد المستمر تحسين قوالب الإرشاد واختيار المقتطفات بدقة.

---

## 7. الأخطاء الشائعة وكيفية تجنّبها  

| الخطأ | العلامة | الحل |
|------|----------|------|
| تحميل الإرشاد بمقاطع غير ذات صلة | انحراف الإجابة، بطء استجابة الـ LLM | طبق عتبة صلة (مثلاً تشابه كوسياني > 0.78) قبل الإدراج |
| إهمال ضبط درجة الحرارة للنموذج | خروج إبداعي غير دقيق أحيانًا | ثبت درجة الحرارة إلى قيمة منخفضة (0.1‑0.2) للمهام الامتثالية |
| عدم تصنيف إصدارات مقاطع السياسة | الإشارة إلى بنود قديمة | احفظ المقتطفات مع معرف الإصدار وفرض “أحدث نسخة فقط” ما لم يُطلب خلاف ذلك |
| الاعتماد على تحقق خطوة واحدة فقط | فوة بعض الانتهاكات الدقيقة | نفّذ فحصًا ثانويًا عبر محرك قواعد (مثلاً تعبيرات regex للمصطلحات الممنوعة) بعد مرحلة الـ LLM |

---

## 8. الاتجاهات المستقبلية  

* **تحسين الإرشاد ديناميكيًا** — استخدام التعلم المعزز لتعديل صياغة الإرشاد تلقائيًا بناءً على معدلات النجاح التاريخية.  
* **فرق متعددة من الـ LLM** — استدعاء نماذج متعددة بالتوازي واختيار الإجابة ذات أعلى تقييم تحقق.  
* **طبقات الذكاء القابل للتفسير** — إرفاق قسم “لماذا هذه الإجابة” يضم أرقام بنود السياسة المحددة، لتوفير مسار تدقيق كامل.  

ستدفع هذه التحسينات أتمتة الاستبيانات من مرحلة “مسودة سريعة” إلى “جاهزة للتدقيق دون تدخُّل بشري”.

---

## الخاتمة  

ليست هندسة الإرشادات مجرد خدعة عابرة؛ بل هي منهجية منهجية تُحوّل نماذج اللغة القوية إلى مساعدين موثوقين للامتثال. من خلال:

1. استرجاع دقيق لمقاطع السياسة،  
2. بناء إرشادات متعددة الأوجه تجمع السياق، والتعليمات، والقيود، والتحقق،  
3. أتمتة حلقة تغذية راجعة تُجبر النموذج على تدقيق ذاته،  
4. دمج خط الأنابيب بالكامل في منصة مثل Procurize،  

يمكن للمؤسسات خفض أوقات استجابة الاستبيانات، تقليل الأخطاء اليدوية، والحفاظ على سجلات تدقيق دقيقة تلبي متطلبات الجهات التنظيمية والعملاء على حد سواء.

ابدأ بتجربة الإطار على استبيان منخفض المخاطر، سجل تحسينات المؤشرات، وكرر صقل قوالب الإرشاد. في غضون أسابيع ستحصل على مستوى دقة يضاهي مهندس امتثال كبير — ولكن بجهدٍ أقل بكثير.

---  

## انظر أيضًا  

- أفضل ممارسات هندسة الإرشادات لنماذج اللغة الكبيرة  
- التوليد المعزز بالاسترجاع: أنماط التصميم ومخاطرها  
- اتجاهات أتمتة الامتثال لعام 2025  
- نظرة عامة على واجهة برمجة تطبيقات Procurize ودليل التكامل