
# AI‑задвижвана Retrieval‑Augmented Generation за събиране на доказателства в реално време в сигурностните въпросници

Сигурностните въпросници, оценките на риска от доставчици и одитите за съответствие се превръщат в ежедневен „тесен бутилка“ за SaaS компаниите. Ръчното търсене на политики, одитни доклади и конфигурационни снимки не само харчи инженерни часове, но и въвежда риска от остарели или несъответстващи отговори.  

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) предлага нова парадигма: вместо да се разчита изцяло на статичен голям езиков модел (LLM), RAG **извлича най‑релевантните документи в момента на заявката** и ги предава на модела за синтез. Резултатът е **отговор в реално време, подкрепен с доказателства**, който може да се проследи до оригиналния източник, задоволявайки както изискванията за скорост, така и за одитируемост.

В тази статия ще разгледаме:

* Разбивка на основната архитектура на RAG и защо тя се вписва в работния процес на въпросниците.  
* Как Procurize може да вгради RAG конвейер без да нарушава съществуващите процеси.  
* Подробно ръководство за внедряване стъпка‑по‑стъпка – от поглъщане на данни до проверка на отговора.  
* Сигурност, лични данни и съображения за съответствие, специфични за този подход.  
* Измерим ROI и бъдещи подобрения като непрекъснато обучение и динамично оценяване на риска.

---

## 1. Защо класическите LLM‑ове не са достатъчни за сигурностни въпросници

| Ограничение | Влияние върху автоматизацията на въпросници |
|------------|----------------------------------------------|
| **Статичен край на знанието** | Отговорите отразяват моментната снимка от обучението на модела, а не най‑новите версии на политиките. |
| **Риск от халюцинация** | LLM‑овете могат да генерират правдоподобен текст, който няма основа в действителната документация. |
| **Липса на произход** | Одиторите изискват директна връзка към източника (политика, **[SOC 2]** доклад, конфигурационен файл). |
| **Регулаторни ограничения** | Някои юрисдикции изискват AI‑генерираното съдържание да бъде проверяемо и неизменно. |

Тези пропуски карат организациите да се връщат към ръчно копиране‑поставяне, което отменя обещаната ефективност на AI.

---

## 2. Retrieval‑Augmented Generation – Основни концепции

В основата си RAG се състои от три движещи се части:

1. **Retriever** – Индекс (често векторен) който бързо извлича най‑релевантните документи за дадена заявка.  
2. **Генеративен модел** – LLM, който консумира извлечените откъси и оригиналната подсказка от въпросника, за да произведе кохерентен отговор.  
3. **Fusion Layer** – Логика, която контролира колко откъса да се предадат, как да се подредят и как да се претеглят по време на генерацията.

### 2.1 Векторни хранилища за извличане на доказателства

Вграждането на всеки артикул за съответствие (политики, одитни доклади, конфигурационни снимки) в плътен векторен пространство позволява семантично търсене. Популярни open‑source решения включват:

* **FAISS** – Бърз, GPU‑ускорен, идеален за конвейери с висока пропускателна способност.  
* **Milvus** – Облачно‑ориентиран, поддържа хибридно индексиране (скаларно + векторно).  
* **Pinecone** – Управлявана услуга с вградени контролни механизми за сигурност.

### 2.2 Проектиране на подсказки за RAG

Добре формулираната подсказка гарантира, че LLM‑ът третира предоставения контекст като *авторитетно доказателство*.

```text
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.
```

Тази подсказка може да се шаблонира в Procurize, така че всеки елемент от въпросника автоматично да получава прикрепените доказателства.

---

## 3. Интегриране на RAG в платформата Procurize

По‑долу е схематичен поток, който показва къде RAG се вписва в съществуващия работен процес на Procurize.

```mermaid
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
```

**Ключови точки за интеграция**

* **Тригер** – Когато потребител отвори неотговорен елемент от въпросника, Procurize изпраща текста на въпроса към RAG микросервиза.  
* **Обогатяване на контекст** – Retriever‑ът извлича до *k* (обикновено 3‑5) най‑релевантни откъса, всеки маркиран със стабилен идентификатор (например `policy:ISO27001:5.2`).  
* **Чернова на отговор** – LLM‑ът произвежда чернова, включваща вътрешни цитати като `[policy:ISO27001:5.2]`.  
* **Човешка намеса** – Прегледният интерфейс в Procurize подчертава цитатите, позволява редактиране, одобрение или отхвърляне. Одобрените отговори се съхраняват заедно с метаданни за произход.

---

## 4. Ръководство за внедряване стъпка‑по‑стъпка

### 4.1 Подготовка на корпуса от доказателства

| Действие | Инструмент | Съвети |
|----------|------------|--------|
| **Събиране** | Вътрешен документален репозитори (Confluence, SharePoint) | Поддържайте единна папка‑източник за всички артефакти за съответствие. |
| **Нормализиране** | Pandoc, персонализирани скриптове | Конвертирайте PDF‑и, DOCX и markdown към чист текст; премахнете хедъри/футъри. |
| **Тагиране** | YAML front‑matter, персонализирана услуга за метаданни | Добавете полета като `type: policy`, `framework: SOC2`, `last_modified`. |
| **Версиониране** | Git LFS или DMS с неизменяеми версии | Гарантира проследимостта на всеки откъс. |

### 4.2 Създаване на векторния индекс

```python
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')
```

*Запазете съпоставянето между векторните ID‑та и метаданните в лека NoSQL таблица за бързо търсене.*

### 4.3 Деплой на RAG услугата

Стек от микросервизи:

* **FastAPI** – обслужва HTTP заявки от Procurize.  
* **FAISS** – в процеса на векторно търсене (или външен чрез gRPC).  
* **OpenAI / Anthropic LLM** – генеративен ендпойнт (или самостоятелно хостван LLaMA).  
* **Redis** – кеширане на скорошни заявки за намаляване на латентността.

```python
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 Свързване с UI‑то на Procurize

*Добавете бутон „Генерирай с AI“ до всяко поле във въпросника.*  
Когато се натисне:

1. Показва се спинер, докато RAG‑услугата отговори.  
2. Черновият отговор се записва в текстовото поле.  
3. Цитатите се визуализират като значки; клик върху значка отваря прегледа на изходния документ.  

### 4.5 Верификация и непрекъснато обучение

* **Човешка проверка** – Поне един специалист по съответствие трябва да одобри всеки AI‑генериран отговор преди публикуване.  
* **Обратна връзка** – Записвайте сигнали за одобрение/отхвърляне в таблица „review outcomes“.  
* **Файн‑тюнинг** – Периодично фино настройвайте LLM‑а върху одобрени двойки въпрос‑отговор, за да намалите халюцинациите.  

---

## 5. Сигурност и лични данни – Съображения

| Проблем | Мерки |
|---------|-------|
| **Изтичане на данни** – Векторите могат да разкрият чувствителен текст. | Използвайте локални модели за вграждане; избягвайте изпращане на необработени документи към външни API‑та. |
| **Инжектиране в модела** – Злоумишлена заявка, целяща да манипулира LLM‑а. | Санитизирайте входовете, прилагайте разрешителен списък за позволени модели на въпросите. |
| **Подмяна на произход** – Промяна на ID‑та на източника след генериране на отговор. | Съхранявайте ID‑та в неизменяем фактор (например AWS QLDB или блокчейн). |
| **Регулаторни одити** – Необходимост от доказателство за използване на AI. | Логвайте всяка заявка към RAG с времева марка, хешове на извлечените откъси и версията на модела. |
| **Контрол на достъпа** – Само упълномощени роли трябва да задействат RAG. | Интегрирайте с RBAC на Procurize; изисквайте MFA за действия, свързани с AI‑генериране. |

---

## 6. Измерване на въздействието

| Показател | Преди RAG | След RAG | Подобрение |
|-----------|-----------|----------|------------|
| Средно време за чернова на отговор | 12 мин | 1.8 мин | 85 % намаление |
| Грешки в ръчното цитиране | 27 % | 4 % | 85 % намаление |
| Процент одобрени отговори от първия преглед | 58 % | 82 % | +24 пт |
| Тримесечни разходи за съответствие | $120k | $78k | Спестени $42k |

Тези данни показват как RAG не само ускорява процеса, но и повишава качеството на отговорите, намалявайки триенето при одитите.

---

## 7. Бъдещи разширения

1. **Динамично оценяване на риска** – Свържете RAG с двигател за риск, който регулира увереността на отговора според възрастта на доказателството.  
2. **Мултимодално извличане** – Включете скрийншоти, конфигурационни файлове и дори Terraform състояния като търсиме ресурси.  
3. **Граф на знания между организации** – Свържете доказателствата между различни субсидии, създавайки глобална последователност на политиките.  
4. **Сигнали за промяна в политиките в реално време** – При промяна на изходен документ автоматично маркирайте засегнатите отговори за преразглеждане.  

---

## 8. Проверка за стартиране

- [ ] Консолидирайте всички артефакти за съответствие в един репозитори, под контролиран версия.  
- [ ] Изберете векторно хранилище (FAISS, Milvus, Pinecone) и генерирайте вектори.  
- [ ] Деплойнете RAG микросервиз зад вашата вътрешна мрежа.  
- [ ] Разширете UI‑то на Procurize с бутон „Генерирай с AI“ и визуализиране на цитати.  
- [ ] Определете политика за човешка проверка и събиране на обратна връзка.  
- [ ] Проведете пилот на нискорисков набор от въпросници; итерайте според обратната връзка от проверяващите.  

Следвайки тази пътека, вашата организация ще премине от **реактивен, ръчен** процес към **проактивен, AI‑обогатен** метод, който доставя доверени доказателства с едно кликване.

---

## Вижте също

- [Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI](https://arxiv.org/abs/2005.11401)  
- [FAISS: Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors](https://github.com/facebookresearch/faiss)  
- [OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Retrieval‑Augmented Generation](https://github.com/openai/openai-cookbook)