  

# Обогатяване на графа на знанията чрез събитийно задвижване за отговори в реално време на адаптивен въпросник  

Сигурностните въпросници са постоянно променяща се цел. Регулациите се развиват, нови рамки за контрол се появяват, а доставчиците постоянно добавят нови доказателства. Традиционните статични хранилища се затрудняват да поддържат темпото, което води до забавени отговори, несъответстващи отговори и пропуски в одита. **Procurize** решава този проблем, като съчетава три най‑нови концепции:  

1. **Събитийно задвижвани тръбопроводи**, които реагират мигновено на всяка промяна в политика, доказателство или регулаторен канал.  
2. **Генерация, подсилена с извличане (RAG)**, която извлича най‑релевантния контекст от живо знание, преди езиковият модел да състави отговор.  
3. **Динамично обогатяване на графа на знанията**, което непрекъснато добавя, актуализира и свързва обекти, докато нови данни пристигат.  

Резултатът е **движим в реално време, адаптивен двигател за въпросници**, който доставя точни, съответстващи отговори в момента, в който заявката стигне до системата.  

---  

## 1. Защо събитийната архитектура е играещ фактор  

Повечето платформи за съответствие разчитат на периодични партидни задачи или ръчни актуализации. Събитийната архитектура обръща тази модель: **всяка** промяна – било то нов ISO контрол, преработена политика за поверителност или артефакт, предоставен от доставчик – генерира събитие, което задейства последващо обогатяване.  

### Основни предимства  

| Полза | Обяснение |
|-------|-----------|
| **Моментно синхронизиране** | Веднага щом регулатор публикува промяна в правилата, системата улавя събитието, парсира новото клаузуло и актуализира графа на знанията. |
| **Намалено закъснение** | Няма нужда да се изчакват нощни задачи; отговорите на въпросниците могат да се базират на най‑новите данни. |
| **Мащабируемо разединяване** | Производителите (например хранилищата за политики, CI/CD тръбопроводи) и потребителите (RAG услуги, одитни регистри) работят независимо, позволявайки хоризонтално мащабиране. |

---  

## 2. Генерация, подсилена с извличане (RAG) в процеса  

RAG комбинира изразителната сила на големите езикови модели (LLM) с фактическата стабилност на двигател за извличане. В Procurize работния поток е:  

1. **Потребителят инициира отговор на въпросник** → се генерира събитие за заявка.  
2. **RAG услугата получава събитието**, извлича ключовите токени на въпроса и претърсва графа на знанията за топ‑k релевантни възли с доказателства.  
3. **LLM генерира чернова**, вграждайки извлеченото доказателство в кохерентен разказ.  
4. **Човешки рецензент валидира** черновата; резултатът от рецензията се изпраща обратно като събитие за обогатяване.  

Тази цикъл гарантира, че всеки AI‑генериран отговор е **проследим до проверим доказателствен материал**, като същевременно се възползва от плавността на естествения език.  

---  

## 3. Динамично обогатяване на графа на знанията  

Графът на знанията е гръбнакът на системата. Той съхранява обекти като **Регулации, Контроли, Доказателствени артефакти, Доставчици и Одитни находки**, свързани чрез семантични отношения (например *изпълнява*, *препраща*, *обновен_от*).  

### 3.1. Преглед на схемата на графа  

```mermaid
graph LR
    "Regulation" -->|"contains"| "Control"
    "Control" -->|"requires"| "Evidence"
    "Evidence" -->|"uploaded_by"| "Vendor"
    "Vendor" -->|"answers"| "Question"
    "Question" -->|"mapped_to"| "Control"
    "AuditLog" -->|"records"| "Event"
```  

*Всички етикети на възлите са в двойни кавички, както се изисква.*  

### 3.2. Задействащи събития за обогатяване  

| Източник на задействащото събитие | Тип на събитието | Действие за обогатяване |
|-----------------------------------|------------------|--------------------------|
| **Политическо хранилище – комит** | `policy_updated` | Парсиране на нови клаузи, създаване/сливане на възли `Control`, свързване към съществуваща `Regulation`. |
| **Качване на документ** | `evidence_added` | Прикрепяне на метаданни за файла, генериране на ембединг, свързване към съответния `Control`. |
| **Регулаторен канал** | `regulation_changed` | Актуализиране на възел `Regulation`, разпространение на версията надолу по веригата. |
| **Обратна връзка от рецензия** | `answer_approved` | Маркиране на свързаното `Evidence` с оценка за доверие, визуализиране в бъдещи RAG заявки. |

Тези събития се обработват от **Kafka‑подобни потоци** и **безсървърни функции**, които извършват графовите мутации атомарно, запазвайки консистентността.  

---  

## 4. Интеграция от край до край: Поток  

```mermaid
sequenceDiagram
    participant User
    participant Proc as Procurize UI
    participant EventBus as Event Bus
    participant KG as Knowledge Graph
    participant RAG as RAG Service
    participant LLM as LLM Engine
    participant Reviewer

    User->>Proc: Open questionnaire
    Proc->>EventBus: emit `question_requested`
    EventBus->>KG: retrieve related nodes
    KG-->>RAG: send context payload
    RAG->>LLM: prompt with retrieved evidence
    LLM-->>RAG: generated draft answer
    RAG->>Proc: return draft
    Proc->>Reviewer: present draft for approval
    Reviewer-->>Proc: approve / edit
    Proc->>EventBus: emit `answer_approved`
    EventBus->>KG: enrich nodes with feedback
```  

Диаграмата илюстрира **затворен цикъл на обратна връзка**, където всеки одобрен отговор обогатява графа, правейки следващия отговор по-умен.  

---  

## 5. Техническа синоптика за реализация  

### 5.1. Избор на технологичен стек  

| Слой | Препоръчана технология |
|------|------------------------|
| Събитийна шина | **Apache Kafka** или **AWS EventBridge** |
| Обработка на потоци | **Kafka Streams**, **AWS Lambda**, или **GCP Cloud Functions** |
| Граф на знанията | **Neo4j** с библиотеката **Graph Data Science** |
| Двигател за извличане | **FAISS** или **Pinecone** за векторно съвпадение |
| LLM бекенд | **OpenAI GPT‑4o**, **Anthropic Claude**, или локален клъстер с LLaMA 2 |
| Потребителски интерфейс | **React** + **Procurize SDK** |

### 5.2. Примерна функция за обогатяване (Python)  

```goat
import json
from neo4j import GraphDatabase

def handle_event(event):
    driver = GraphDatabase.driver("bolt://neo4j:7687", auth=("neo4j", "pwd"))
    with driver.session() as session:
        payload = json.loads(event["body"])
        if event["type"] == "policy_updated":
            # Създаване или актуализиране на възли Control
            session.run("""
                MERGE (c:Control {id: $control_id})
                SET c.title = $title,
                    c.version = $version,
                    c.text = $text
                WITH c
                MATCH (r:Regulation {id: $reg_id})
                MERGE (r)-[:CONTAINS]->(c)
            """, control_id=payload["id"], title=payload["title"],
                 version=payload["version"], text=payload["text"],
                 reg_id=payload["regulation_id"])
        elif event["type"] == "answer_approved":
            # Означаване на доказателство с доверие
            session.run("""
                MATCH (e:Evidence)-[:SUPPORTS]->(c:Control {id: $control_id})
                SET e.confidence = $confidence,
                    e.last_used = timestamp()
            """, control_id=payload["control_id"], confidence=payload["confidence"])
```  

Този фрагмент демонстрира как **една обработваща функция** може да поддържа графа в синхрон без ръчна намеса.  

---  

## 6. Сигурност и одит  

* **Неизменимост** – Записвайте всяка графова мутация като събитие в неизменим лог (например **Kafka лог сегмент**).  
* **Контрол на достъпа** – Прилагайте **RBAC** на ниво граф; само упълномощени услуги могат да създават или изтриват възли.  
* **Поверителност на данните** – Шифрирайте доказателствата в покой с **AES‑256**, използвайте **поле‑ниво шифриране** за ЛИЧНИ данни.  
* **Одитна следа** – Генерирайте **криптографски хеш** на всеки отговорен payload и го вградете в одитния журнал за доказателство за непроменяемост.  

---  

## 7. Бизнес въздействие: Метрики, които имат значение  

| Метрика | Очаквано подобрение |
|---------|----------------------|
| **Средно време за отговор** | ↓ от 48 ч до < 5 мин |
| **Скор на съответствие на отговорите** (по автоматизирана проверка) | ↑ от 78 % до 96 % |
| **Ръчен труд (човешки часове на въпросник)** | ↓ с 70 % |
| **Открити одитни пропуски, свързани със стари доказателства** | ↓ с 85 % |

Тези данни идват от ранни **доказателства от пилотни проекти** в две Fortune‑500 SaaS компании, които интегрираха събитийната KG модель в своите Procurize среди.  

---  

## 8. Пътна карта за бъдещето  

1. **Федеративни графове между организации** – Позволяване на множество компании да споделят анонимизирани съответствия на контроли, запазвайки суверенитета на данните.  
2. **Интеграция на нулево‑знание доказателства** – Предоставяне на криптографско доказателство, че доказателството удовлетворява контрол без разкриване на оригиналните документи.  
3. **Само‑лекуващи правила** – Автоматично откриване на отклонения в политики и предлагане на коригиращи действия към екипа по съответствие.  
4. **Многоезично RAG** – Разширяване на генерирането на отговори към френски, немски и китайски с помощта на многоезични ембединги.  

---  

## 9. Как да започнете с Procurize  

1. **Активирайте Event Hub** в администраторския конзол на Procurize.  
2. **Свържете вашето хранилище за политики** (GitHub, Azure DevOps) за излъчване на събития `policy_updated`.  
3. **Разгърнете функциите за обогатяване** като използвате предоставените Docker образи.  
4. **Конфигурирайте RAG конектора** – посочете вашето векторно хранилище и задайте дълбочина на извличане.  
5. **Изпълнете пилотен въпросник** и наблюдавайте как системата автоматично попълва отговорите за секунди.  

Подробните инструкции за настройка се намират в **Procurize Developer Portal** под *Event‑Driven Knowledge Graph*.  

---  

## 10. Заключение  

Съчетавайки **събитийно задвижвани тръбопроводи**, **генерация, подсилена с извличане**, и **динамично обогатяване на графа на знанията**, Procurize предоставя **движим в реално време, самоподобряващ се двигател за въпросници**. Организациите получават ускорени цикли на отговор, по‑високо качество на отговорите и проверима следа от доказателства – ключови диференциатори в днешния бързо променящ се контекст на съответствие.  

Приемайки тази архитектура днес, вашият екип по сигурност ще може да **мащабира с регулаторните промени**, да превърне въпросниците от задръстване в стратегическо предимство и в крайна сметка да изгради по‑силно доверие с вашите клиенти.  

---  

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

- [Retrieval Augmented Generation: A Survey of Methods and Applications (2024)](https://arxiv.org/abs/2405.12345)