
# Композиционен пазар с промпти за адаптивна автоматизация на въпросници за сигурност

*В свят, където десетки въпросници за сигурност пристигат в пощенската кутия на SaaS доставчик всяка седмица, скоростта и точността на AI‑генерираните отговори могат да бъдат разликата между спечелване на договор и загуба на потенциален клиент.*  

Повечето екипи днес пишат ad‑hoc промпти за всеки въпросник, копират‑поставят откъси от политики, променят формулировката и се надяват, че LLM‑ът ще върне съответстващ отговор. Този ръчен „prompt‑by‑prompt“ подход внася несъответствия, риск от одит и скрити разходи, които растат линейно с броя на въпросниците.  

**Композиционният пазар с промпти** обръща сценария. Вместо да изобретават колелото за всеки въпрос, екипите създават, преглеждат, версиират и публикуват повторно използваеми компонентни промпти, които могат да се сглобяват при нужда. Пазарът става обща база от знания, която комбинира **инженерство на промпти**, **политика‑като‑код** и **управление** в едно търсимо интерфейсно решение – доставяйки по‑бързи и по‑надеждни отговори, като същевременно запазва пътека за одит.

---

## Защо пазарът с промпти е важен

| Болка | Традиционен подход | Решение чрез пазар |
|------|-------------------|--------------------|
| **Несъответстващ език** | Всеки инженер пише собствена формулировка. | Централизирани стандарти за промпти налагат еднообразна терминология във всички отговори. |
| **Скрити силози на знания** | Експертната информация живее в индивидуални пощенски кутии. | Промптите са откриваеми, търсимо обелязани и готови за повторна употреба. |
| **Дрифт на версии** | Стари промпти остават активни дълго след актуализиране на политиките. | Семантично версииране следи промените и налага повторен преглед при развитие на политиките. |
| **Трудности при одит** | Трудно е да се докаже кой промпт е генерирал конкретен отговор. | При всяко изпълнение се записва точният ID на промпта, версията и моментната снимка на политика. |
| **Тесен скоростен връх** | Създаването на нови промпти добавя минути към всеки въпросник. | Предварително изготвените библиотеки от промпти намаляват усилието за всеки въпрос до секунди. |

Следователно пазарът се превръща в **стратегически актив за съответствие** – живата библиотека, която се развива заедно с регулаторните промени, вътрешните актуализации на политики и подобренията в LLM‑овете.

---

## Основни концепции

### 1. Промптът като първокласен артефакт
Промптът се съхранява като JSON обект, съдържащ:
- **id** – глобално уникален идентификатор.
- **title** – кратко човеко‑четимо име (например “ISO 27001‑Control‑A.9.2.1 Summary”).
- **version** – семантичен низ за версия (`1.0.0`).
- **description** – цел, целева регулация и бележки за употреба.
- **template** – placeholders в стил Jinja за динамични данни (`{{control_id}}`).
- **metadata** – етикети, изисквани източници на политики, ниво на риск и собственик.

```json
{
  "id": "prompt-iso27001-a9-2-1",
  "title": "ISO 27001 Control A.9.2.1 Summary",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Generates a concise answer for the access control policy described in ISO 27001 A.9.2.1.",
  "template": "Provide a brief description of how {{company}} enforces {{control_id}} according to ISO 27001. Reference policy {{policy_ref}}.",
  "metadata": {
    "tags": ["iso27001", "access‑control", "summary"],
    "risk": "low",
    "owner": "security‑lead"
  }
}
```

*Бележка: “ISO 27001” води към официалната норма – вижте [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и по‑широката рамка за управление на информационната сигурност на [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html).*  

### 2. Съставимост чрез графове на промпти
Сложните елементи от въпросници често изискват множество данни (текст на политика, URL‑тата на доказателства, оценки на риск). Вместо един монолитен промпт, моделираме **директно ацикличен граф (DAG)**, където всеки възел е компонент на промпт, а ребрата определят потока на данни.

```mermaid
graph TD
    A["Policy Retrieval Prompt"] --> B["Risk Scoring Prompt"]
    B --> C["Evidence Link Generation Prompt"]
    C --> D["Final Answer Assembly Prompt"]
```

Графът се изпълнява от горе надолу, всеки възел връща JSON полезен товар, който захранва следващия възел. Това позволява **повторната употреба на ниско‑ниво компоненти** (например “Fetch policy clause”) в множество високо‑ниво отговори.

### 3. Политически снапшоти, контролирани от версии
Всеки изпълнен промпт улавя **политически снапшот** – точната версия на реферираните полиси в момента на изпълнение. Това гарантира, че по‑късно одитите могат да проверят, че AI отговорът е базиран на същата политика, която е съществувала при генериране.

### 4. Работен процес за управление
- **Проект** – Авторът създава нов компонент в частен клон.
- **Преглед** – Съответстващият одитор проверява езика, съответствието с политика и риска.
- **Тест** – Автоматичният набор от тестове изпълнява примерни въпросници срещу промпта.
- **Публикуване** – Одобреният промпт се слива в публичния пазар с ново версиян тегло.
- **Оттегляне** – Депрекатираните промпти се маркират като „archived“, но остават неизменни за историческа проследимост.

---

## Архитектурна диаграма

Ниско‑ниво визуализиране на интеграцията на пазара с съществуващия AI процес в Procurize.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph UI [Потребителски интерфейс]
        A1[Prompt Library UI] --> A2[Prompt Builder]
        A3[Questionnaire Builder] --> A4[AI Answer Engine]
    end
    subgraph Services
        B1[Prompt Registry Service] --> B2[Versioning & Metadata DB]
        B3[Policy Store] --> B4[Snapshot Service]
        B5[Execution Engine] --> B6[LLM Provider]
    end
    subgraph Auditing
        C1[Execution Log] --> C2[Audit Dashboard]
    end
    UI --> Services
    Services --> Auditing
```

**Ключови взаимодействия**

1. **Prompt Library UI** извлича метаданните за промпти от **Prompt Registry Service**.  
2. **Prompt Builder** позволява на авторите да съставят DAG‑ове чрез drag‑and‑drop, а полученият граф се съхранява като JSON манифест.  
3. При обработка на въпросник, **AI Answer Engine** изпраща заявка към **Execution Engine**, който обхожда графа, извлича снапшоти от **Snapshot Service** и вика **LLM Provider** за всеки компонент.  
4. Всяко изпълнение се записва в **Execution Log**, като захранва **Audit Dashboard** за екипите по съответствие.

---

## Стъпки за внедряване

### Стъпка 1: Създаване на регистъра за промпти
- Използвайте релационна БД (PostgreSQL) с таблици за `prompts`, `versions`, `tags` и `audit_log`.  
- Предложете REST‑API (`/api/prompts`, `/api/versions`) защитено с OAuth2 scopes.

### Стъпка 2: Изграждане на UI за съставяне на промпти
- Използвайте съвременен JavaScript фреймуърк (React + D3) за визуализиране на DAG‑ове.  
- Предоставете **template editor** с реално‑време проверка на Jinja и автодовършване на placeholders за политики.

### Стъпка 3: Интегриране на политически снапшоти
- Съхранявайте всяка политика в контролирано обектно съхранение (например S3 с versioning).  
- **Snapshot Service** връща хеш на съдържанието и времева клейка за даден `policy_ref` при изпълнение.

### Стъпка 4: Разширяване на изпълнителния двигател
- Модифицирайте съществуващия RAG‑pipeline в Procurize, за да приема **манифест на графа от промпти**.  
- Имплементирайте **node executor**, който:
  1. Рендерира Jinja шаблона с подадения контекст.  
  2. Извиква LLM (OpenAI, Anthropic и др.) със системен промпт, който включва политическия снапшот.  
  3. Връща структуриран JSON за следващите възли.

### Стъпка 5: Автоматизация на управлението
- Настройте CI/CD (GitHub Actions) за linting на шаблони, unit тестове за изпълнение на DAG и правила за съответствие (напр. забрана за неразрешени формулировки, ограничения за данни).  
- Изисквайте поне едно одобрение от назначен съответстващ ревюър преди сливане към публичния клон.

### Стъпка 6: Търсимо и одитируемо търсене
- Индексирайте метаданните на промпти и логовете в Elasticsearch.  
- Осигурете **search UI**, където потребителите могат да филтрират по регулация (`iso27001`, `soc2`), ниво на риск или собственик.  
- Добавете бутон „view history“, който показва цялата версияна линия и свързаните политически снапшоти.

---

## Реализирани ползи

| Показател | Преди пазара | След 6‑месечен пилот |
|-----------|--------------|----------------------|
| **Средно време за съставяне на отговор** | 7 минути/въпрос | 1,2 минути/въпрос |
| **Наблюдения от одити за съответствие** | 4 мали наблюдения/тримесечие | 0 наблюдения (пълен запис) |
| **Процент повторна употреба на промпти** | 12 % | 68 % (повечето отговори използват библиотеката) |
| **NPS на екипа** | –12 | +38 |

Пилотът, проведен с beta клиентите на Procurize, показа, че пазарът не само намалява оперативните разходи, но и **създава защитена позиция за съответствие**. Тъй като всеки отговор е привързан към конкретен ID на промпт, версия и политически снапшот, одиторите могат да възпроизведат кой‑кто исторически отговор по искане.

---

## Най‑добри практики и чести капани

### Най‑добри практики
1. **Започнете с малко** – Публикувайте промпти за най‑често срещаните контролни точки (напр. “Data Retention”, “Encryption at Rest”) преди да се разширите към нишови регулации.  
2. **Етикетирайте обилно** – Използвайте детайлни тагове (`region:EU`, `framework:PCI-DSS`) за подобрено откриване.  
3. **Заключете изходните схеми** – Дефинирайте строг JSON schema за изхода на всеки възел, за да избегнете неизправности.  
4. **Мониторинг на дрейф на LLM** – Записвайте използваната версия на модела; планирайте тримесечно пре‑валидация при ъпгрейд на LLM‑овете.

### Чести капани
- **Прекалено усложняване** – Сложни DAG‑ове за прости въпроси добавят ненужна латентност. Дръжте графа плосък, където е възможно.  
- **Игнориране на човешкия преглед** – Пълната автоматизация без последен човешки подпис може да доведе до несъответствия с регулаторните изисквания. Вижте пазара като **инструмент за подпомагане**, а не като заместител на окончателния преглед.  
- **Хаос с версии на политики** – Ако документите на политиките не са версиирани, снапшотите губят смисъл. Внедрете задължителен процес за версииране на политики.

---

## Бъдещи подобрения

1. **Пазар на пазари** – Позволете на трети страни да публикуват сертификатни пакети с промпти за нишови стандарти (FedRAMP, HITRUST) и да ги монетизират.  
2. **AI‑асистирано генериране на промпти** – Използвайте meta‑LLM, който предлага базови промпти от естествено описание, след което ги прекара през процеса за преглед.  
3. **Динамично маршрутизиране по риск** – Съчетавайте пазара с рисков енджин, който автоматично избира по‑висококвалифицирани промпти за критични въпроси.  
4. **Федеративно споделяне между организации** – Реализирайте федеративен ledger (blockchain), за да споделяте промпти между партньори, запазвайки произхода.

---

## Как да започнете днес

1. **Активирайте функцията “Prompt Marketplace”** в администраторския конзол на Procurize.  
2. **Създайте първия си промпт**: “[SOC 2 CC5.1 Data Backup Summary](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)”. Комитнете го в клон `draft`.  
3. **Поканете съответстващия ръководител** да прегледа и одобри промпта.  
4. **Прикрепете промпта към елемент от въпросник** чрез drag‑and‑drop конструктора.  
5. **Изпълнете тестовото изпълнение**, проверете отговора и публикувайте.

След няколко седмици ще видите същия въпросник, който преди това отнемаше часове, да се отговаря за минути – *с пълна одитна пътека*.

---

## Заключение

**Композиционният пазар с промпти** трансформира инженерството на промпти от скрит, ръчен процес в стратегически, повторно използваем артефакт. Като третираме промптите като версиирани, съставими компоненти, организациите получават:

* **Скорост** – Моментно сглобяване на отговори от проверени блокове.  
* **Последователност** – Еднообразен език във всички отговори.  
* **Управление** – Непроменима одитна следа, свързваща отговорите с точните версии на политики.  
* **Мащабируемост** – Способност да се справят с нарастващия обем въпросници без пропорционално увеличение на персонала.

В ерата на AI‑подкрепено съответствие, пазарът е липсващият елемент, който позволява на SaaS доставчиците да поддържат темпото на безмилостните регулаторни изисквания, като същевременно предлагат надежден и автоматизиран опит за клиентите си.

---

## <span class='highlight-content'>Вижте</span> също

- https://www.procurize.com/blog/zero-touch-evidence-generation-with-generative-ai  
- https://cloud.google.com/architecture/knowledge-graph-architecture  
- https://www.nist.gov/publications/framework-improving-accuracy-llm-based-compliance-tools  
- https://moritzschwizer.medium.com/prompt-engineering-best-practices-2025-6e5b2a1d9c4f