
# لوحة معلومات بطاقة الامتثال في الوقت الحقيقي مدعومة بالتوليد المعزز بالاسترجاع

## المقدمة  

تولّد استبيانات الأمان، قوائم التدقيق، والتقييمات التنظيمية كمية هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة. تقضي الفرق ساعات لا تحصى في نسخ الإجابات، ربط الأدلة، وحساب درجات الامتثال يدويًا. **لوحة معلومات بطاقة الامتثال في الوقت الحقيقي** تُزيل هذه العوائق من خلال دمج ثلاثة مكوّنات قوية:

1. **التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)** – توليف مدفوع بنموذج لغة كبير يجلب الأدلة الأكثر صلة من قاعدة معرفة قبل توليد الإجابة.  
2. **الرسم البياني المعرفي الديناميكي** – رسم بياني يُحدَّث باستمرار يربط السياسات، الضوابط، قطع الأدلة، وعناصر الاستبيان.  
3. **التصورات المدفوعة بـ Mermaid** – مخططات تفاعلية حية تحوّل بيانات الرسم البياني الخام إلى خرائط حرارية، مخططات رادارية، ومخططات تدفق بديهية.

النتيجة هي واجهة موحدة تسمح لأصحاب المصلحة برؤية **التعرض للمخاطر، تغطية الأدلة، وثقة الإجابة** لكل عنصر استبيان، عبر جميع الأطر التنظيمية ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، [GDPR](https://gdpr.eu/)، إلخ).  

في هذا المقال سنستعرض:

* بنية المحرك من الطرف إلى الطرف.  
* كيفية تصميم مطالبات RAG التي تُظهر الأدلة الأكثر موثوقية.  
* بناء خط أنابيب الرسم البياني المعرفي الذي يبقى متزامنًا مع المستندات المصدر.  
* توليد تصورات Mermaid التي تُحدَّث في الوقت الفعلي.  
* اعتبارات التوسيع، أفضل ممارسات الأمان، وقائمة تحقق مختصرة للنشر في بيئة الإنتاج.  

> **نصيحة تحسين محرك التوليد** – اجعل مطالبات RAG *قصيرة، غنية بالسياق، ومُثبتة* بمعرف دليل فريد. هذا يُعظم كفاءة الرموز ويُحسّن دقة الإجابة.

---

## 1. نظرة عامة على النظام  

فيما يلي مخطط Mermaid عالي المستوى يُظهر تدفق البيانات من الاستبيانات الواردة إلى واجهة بطاقة الامتثال الحية.

```mermaid
graph LR
    subgraph "طبقة الإدخال"
        Q[ "نماذج الاستبيان" ]
        D[ "مستودع المستندات" ]
    end

    subgraph "النواة المعالجة"
        KG[ "الرسم البياني المعرفي الديناميكي" ]
        RAG[ "محرك RAG" ]
        Scorer[ "محسِّن الامتثال" ]
    end

    subgraph "طبقة المخرجات"
        UI[ "لوحة معلومات بطاقة الامتثال" ]
        Alerts[ "تنبيهات في الوقت الفعلي" ]
    end

    Q -->|استهلال| KG
    D -->|تحليل وفهرسة| KG
    KG -->|استرجاع سياق| RAG
    RAG -->|إجابات مُولَّدة| Scorer
    Scorer -->|درجة وثقة| UI
    Scorer -->|انتهاك عتبة| Alerts
```

**المكوّنات الرئيسية**

| المكوّن | الغرض |
|-----------|---------|
| **نماذج الاستبيان** | ملفات JSON أو CSV يتم تقديمها من قبل البائعين أو فرق المبيعات أو المدققين. |
| **مستودع المستندات** | مخزن مركزي للسياسات، كتيبات الضوابط، تقارير التدقيق، وملفات الأدلة بصيغة PDF. |
| **الرسم البياني المعرفي الديناميكي** | رسم بياني Neo4j (أو ما شابه) يُنمّذج علاقات *سؤال ↔ ضابط ↔ دليل ↔ تنظيم*. |
| **محرك RAG** | طبقة استرجاع (قاعدة بيانات متجهية) + نموذج لغة كبير (Claude، GPT‑4‑Turbo). |
| **محسِّن الامتثال** | يحسب درجة امتثال رقمية، مجال ثقة، وتقييم مخاطر لكل سؤال. |
| **لوحة معلومات بطاقة الامتثال** | واجهة React تقوم بتصوير مخططات Mermaid وواجهات عددية. |
| **تنبيهات في الوقت الفعلي** | webhook إلى Slack/Email للعناصر التي تنخفض تحت عتبة السياسات. |

---

## 2. بناء الرسم البياني المعرفي  

### 2.1 تصميم المخطط  

مخطط مركّز ولكنه معبر يُقلل من زمن الاستعلام. الأنواع التالية من العقد/الحواف تكفي لمعظم مزودي SaaS:

```mermaid
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 خط أنابيب الاستيعاب  

1. **التحليل** – استخدم Document AI (OCR + NER) لاستخراج عناوين الضوابط، مراجع الأدلة، وربطها بالأنظمة.  
2. **التطبيع** – حول كل كيان إلى المخطط المعياري أعلاه؛ أزل التكرارات باستخدام التجزئة (hash).  
3. **الإثراء** – أنشئ تمثيلات embedding (مثلاً `text‑embedding‑3‑large`) لجميع الحقول النصية في كل عقدة.  
4. **التحميل** – نفّذ عملية upsert للعقد والعلاقات في Neo4j؛ خزن الـ embeddings في قاعدة بيانات متجهية (Pinecone، Weaviate).  

يمكن جدولة خط الأنابيب بوساطة DAG خفيف في Airflow كل **15 دقيقة** لضمان حداثة شبه实时.

---

## 3. التوليد المعزز بالاسترجاع  

### 3.1 قالب المطالبة  

المطالبة يجب أن تتضمن ثلاثة أقسام:

1. **تعليمات النظام** – تعريف دور النموذج (مساعد امتثال).  
2. **السياق المسترجع** – مقتطفات دقيقة من الرسم البياني (حد أقصى 3 صفوف).  
3. **سؤال المستخدم** – عنصر استبيان يُجب عليه.

```text
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.
```

### 3.2 استراتيجية الاسترجاع  

- **بحث هجين**: الجمع بين مطابقة BM25 بالكلمة المفتاحية و التشابه المتجهي لإظهار كل من النص الدقيق للسياسة والضوابط ذات الصلة الدلالية.  
- **Top‑k = 3**: حصر عدد الأدلة إلى ثلاثة لتقليل استهلاك الرموز وتحسين إمكانية التتبع.  
- **عتبة الدرجة**: استبعاد المقتطفات ذات التشابه < 0.78 لتجنب المخرجات المشوشة.

### 3.3 حساب الثقة  

بعد التوليد، تُحسب **درجة الثقة** باستخدام الصيغة:

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

إذا كان `confidence < 0.65`، يُعلِّم المحسِّن الإجابة للمراجعة البشرية.

---

## 4. محرك حساب الامتثال  

المحاسب يحوّل كل سؤال تمت إجابته إلى قيمة عددية على **مقياس 0‑100**:

| المعيار | الوزن |
|--------|--------|
| اكتمال الإجابة (وجود الحقول المطلوبة) | 30% |
| تغطية الأدلة (عدد معرفات الأدلة الفريدة) | 25% |
| الثقة (ثقة RAG) | 30% |
| تأثير التنظيم (الأطر عالية المخاطر) | 15% |

الدرجة النهائية هي مجموع الأوزان. يُستخرج **تقييم المخاطر** كذلك:

* **0‑49** → أحمر (حرج)  
* **50‑79** → أصفر (متوسط)  
* **80‑100** → أخضر (متوافق)

هذه التقييمات تُغذّي مباشرةً إلى لوحة العرض.

---

## 5. لوحة معلومات بطاقة الامتثال الحية  

### 5.1 خريطة الحرارة Mermaid  

توفر خريطة الحرارة رؤية فورية للتغطية عبر الأطر.

```mermaid
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;
```

تستخدم الواجهة React‑Flow لدمج كود Mermaid. في كل مرة يُحدَّث فيها الخلفية درجةً ما، يُعيد توليد سلسلة Mermaid ويُعيد رسم المخطط، ما يمنح المستخدمين **عرضًا بلا تأخير** لحالة الامتثال.

### 5.2 مخطط راداري لتوزيع المخاطر  

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

يُحدَّث المخطط الراداري عبر قناة WebSocket تدفع مصفوفات رقمية محدثة من المحسِّن.

### 5.3 أنماط التفاعل  

| الإجراء | عنصر الواجهة | طلب الخلفية |
|--------|--------------|--------------|
| **تعمق** | النقر على عقدة خريطة الحرارة | جلب قائمة الأدلة التفصيلية لتلك الضابطة |
| **تجاوز** | صندوق تحرير مباشر | كتابة‑من‑الجهة إلى الرسم البياني مع سجل تدقيق |
| **إعداد التنبيه** | شريط تمرير لعتبة المخاطر | تحديث قاعدة قواعد التنبيه في خدمة Alerts |

---

## 6. الأمان والحكم  

1. **إثبات الصفر معرفة للتحقق من الأدلة** – خزن تجزئة SHA‑256 لكل ملف دليل؛ احسب إثبات ZKP عند الوصول لإثبات النزاهة دون كشف المحتوى.  
2. **التحكم في الوصول بناءً على الدور (RBAC)** – استخدم سياسات OPA لتقييد من يمكنه تعديل الدرجات ومن يمكنه المشاهدة فقط.  
3. **سجلات التدقيق** – كل استدعاء RAG، حساب ثقة، وتحديث درجة يُكتب في سجل غير قابل للتعديل (مثلاً Amazon QLDB).  
4. **مقرن البيانات** – يمكن نشر قاعدة البيانات المتجهية وNeo4j في EU‑West‑1 للامتثال لـ GDPR، بينما يُشغَّل النموذج اللغوي في مثيل مُقفل إقليمي مع نقطة نهاية خاصة.

---

## 7. توسيع المحرك  

| التحدي | الحل |
|-----------|----------|
| **حجم الاستبيانات المرتفع** (أكثر من 10k يوميًا) | نشر RAG كحاوية serverless خلف بوابة API؛ تفعيل التوسيع الآلي بناءً على زمن الاستجابة. |
| **تغير التمثيلات** (سياسات جديدة كل ساعة) | تحديث تمثيلات الـ embeddings بصورة تدريجية: أعد حساب الـ vectors للوثائق المتغيرة فقط، واحتفظ بالقديمة في الذاكرة المؤقتة. |
| **زمن استجابة اللوحة** | إرسال التحديثات عبر Server‑Sent Events؛ تخزين سلاسل Mermaid مؤقتًا لكل إطار لاستخدامها بسرعة. |
| **إدارة التكلفة** | استعمال تمثيلات مضغوطة (8‑bit) وتجمّع طلبات LLM (حد أقصى 20 سؤالًا) لتقليل تكلفة الاستدعاءات. |

---

## 8. قائمة التحقق للتنفيذ  

- [ ] تعريف مخطط الرسم البياني المعرفي واستيعاب مجموعة السياسات الأولية.  
- [ ] إعداد قاعدة بيانات متجهية وخط أنابيب بحث هجين.  
- [ ] إنشاء قالب مطالبة RAG وربطه بالنموذج اللغوي المختار.  
- [ ] تنفيذ صيغة حساب الثقة والعتبات.  
- [ ] بناء محسِّن الامتثال مع أوزان المعايير.  
- [ ] تصميم واجهة React مع مكوّنات Mermaid (خريطة حرارة، مخطط راداري، مخططات تدفق).  
- [ ] تكوين قناة WebSocket/Server‑Sent Events للتحديثات الفورية.  
- [ ] تطبيق سياسات RBAC ووسيط سجل التدقيق.  
- [ ] نشر إلى بيئة تجريبية؛ إجراء اختبار حمل للـ 5k طلب/ثانية.  
- [ ] تفعيل webhook للتنبيهات إلى Slack/Teams عند تجاوز عتبات المخاطر.  

---

## 9. الأثر الواقعي  

أظهر برنامج تجريبي حديث في شركة SaaS متوسطة الحجم **تقليلًا بنسبة 70 %** في الوقت المستغرق للإجابة على استبيانات البائعين. سلطت خريطة الامتثال الحية الضوء فقط على ثلاث ثغرات عالية المخاطر، مما مكن فريق الأمان من تركيز الموارد بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، ساهمت آلية حساب الثقة في تجنّب خرق امتثال محتمل عبر كشف فقدان دليل [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) قبل 48 ساعة من التدقيق المجدول.

---

## 10. تحسينات مستقبلية  

1. **RAG موحد** – سحب الأدلة من مؤسسات شريكة دون نقل البيانات، باستخدام الحوسبة المتعددة الأطراف الآمنة.  
2. **واجهة توليدية** – السماح للنموذج اللغوي بإنشاء مخططات Mermaid مباشرةً من أوامر طبيعية مثل “أظهر خريطة حرارة لتغطية ISO 27001”.  
3. **توقعات تحسينية** – تغذية الدرجات التاريخية إلى نموذج سلسلة زمنية لتوقع الفجوات المستقبلية في الامتثال.  

---

## انظر أيضًا  

- [التوليد المعزز بالاسترجاع: دليل عملي – وثائق LangChain](https://python.langchain.com/docs/use_cases/retrieval_qa)  
- [محرر Mermaid الحي ووثائق الاستخدام](https://mermaid-js.github.io/mermaid/#/)