
# Хибридно Извличане‑Усъвършенствано Генериране за сигурна, проверяема автоматизация на въпросници

## Въведение

Сигурностните въпросници, оценките на риска за доставчици и одиторските проверки представляват тесен процеп за бързоразвиващите се SaaS компании. Екипите прекарват безброй часове в търсене на клаузи от политики, изтегляне на версиирани доказателства и ръчно изготвяне на отговори. Дори генеративният AI сам по себе си може да изготви отговори, чистият LLM изход често липсва **трасируемост**, **локализация на данните** и **проверяемост** – три незаменими стълба за регулирани среди.

Влизаме в **Хибридното Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: шаблон за проектиране, който съчетава креативността на големи езикови модели (LLM) с надеждността на корпоративно хранилище за документи. В тази статия ще разгледаме как Procur2ze може да интегрира хибриден RAG pipeline, за да:

* **Гарантира произхода на източника** за всяко генерирано изречение.  
* **Наложи ограничения като policy‑as‑code** по време на изпълнение.  
* **Поддържа неизменяеми одиторски логове**, които удовлетворяват външни одитори.  
* **Скалира в многотенантна среда**, спазвайки регионалните изисквания за съхранение на данни.

Ако сте запознати с предишните ни публикации “AI Powered Retrieval Augmented Generation” или “Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI”, ще разпознаете множество от същите градивни блокове – но този път фокусът е върху **сигурното свързване** и **оркестрацията, ориентирана към съответствието**.

---

## Защо чистите LLM отговори са недостатъчни

| Предизвикателство | Чист подход на LLM | Хибриден RAG подход |
|--------------------|--------------------|----------------------|
| Трасируемост на доказателствата | Няма вграден линк към изходните документи | Всеки генериран твърдение е свързано с ID на документ и версия |
| Локализация на данните | Моделът може да консумира данни от където и да е | Етапът за извличане извлича само от хранилища, ограничени за конкретния клиент |
| История на промените за проверка | Трудно е да се пресъздаде защо е генерирано изречение | Логове от извличането + метаданни за генериране създават пълна възможна за възпроизвеждане следа |
| Регулаторно съответствие (напр. [GDPR](https://gdpr.eu/), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) | Черна кутия, риск от “халюцинации” | Извличането гарантира фактическо обосноваване, намалявайки риска от несъответстващо съдържание |

Хибридният модел **не заменя** LLM; той го **направлява**, като осигурява, че всеки отговор е привързан към известен артефакт.

---

## Основни компоненти на хибридната RAG архитектура

```mermaid
graph LR
    A["User submits questionnaire"] --> B["Task Scheduler"]
    B --> C["RAG Orchestrator"]
    C --> D["Document Vault (Immutable Store)"]
    C --> E["Large Language Model (LLM)"]
    D --> F["Retriever (BM25 / Vector Search)"]
    F --> G["Top‑k Relevant Docs"]
    G --> E
    E --> H["Answer Synthesizer"]
    H --> I["Response Builder"]
    I --> J["Audit Log Recorder"]
    J --> K["Secure Response Dashboard"]
```

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

### 1. Хранилище за документи

**Хранилище, записано еднократно и неизменяемо** (напр. AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob или таблица в PostgreSQL с режим append‑only). Всеки артефакт за съответствие – политики в PDF, SOC 2 атестации, вътрешни контролни механизми – получава:

* Глобално уникален **Document ID**.  
* **Семантичен вектор**, генериран при индексиране.  
* **Версионни марки**, които никога не се променят след публикуване.

### 2. Извличач (Retriever)

Търсачката работи в **двоен режим**:

1. **Sparse BM25** за точни съвпадения на фрази (полезно за регулаторни цитати).  
2. **Dense векторно сходство** за контекстуална релевантност (семантично съвпадане на контролни цели).

И двата метода връщат **ранжиран списък с Document ID**, който оркестраторът предава на LLM.

### 3. LLM с указания за извличане

LLM получава *system prompt*, съдържащ:

* **Указание за цитиране**: “Всички твърдения трябва да бъдат следвани от етикет за цитат `[DOC-{id}@v{ver}]`.”  
* **Правила като policy‑as‑code** (напр. “Никога да не се разкриват лични данни в отговорите”).

Моделът след това **синтезира** наратив, като изрично се позовава на извлечените документи.

### 4. Синтезатор на отговори & Съставяне на отговор

Синтезаторът съединява изхода от LLM, форматира го според схемата на въпросника (JSON, PDF или markdown) и прикачва **машинно‑четими метаданни за цитиране**.

### 5. Записвач на одиторски логове

Всеки етап се записва:

| Поле | Описание |
|------|----------|
| `request_id` | Уникален идентификатор за изпълнението на въпросника |
| `retrieved_docs` | Списък с Document ID + версии |
| `llm_prompt` | Пълен prompt, изпратен до модела (редактиран, ако съдържа ПИД) |
| `generated_answer` | Текст с етикети за цитиране |
| `timestamp` | ISO‑8601 UTC време |
| `operator` | Сервисен акаунт, който е изпълнил задачата |

Тези логове са **записани еднократно** и съхранени заедно с хранилището за пълна, неизменяема следа.

---

## Край‑до‑край демонстрация

### Стъпка 1 – Индексиране на политики

1. Качете нова версия на **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) Statement of Applicability** в хранилището.  
2. Сервизът за индексиране извлича чист текст, генерира 768‑мерен вектор чрез sentence‑transformer и съхранява вектора заедно с метаданните на документа.

### Стъпка 2 – Подаване на въпросник

Служител по сигурността създава тикет в Procur2ze: “Попълни SOC 2 Type II въпросник за Acme Corp.” Планировчикът задава **request_id** `REQ-2025-1019-001`.

### Стъпка 3 – Извличане

Оркестраторът разбира въпроса: *“Опишете как се прилага криптиране‑в‑почивка за данните на клиентите.”*  
Той изпраща заявката към извличача, който връща:

```
[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]
```

### Стъпка 4 – Prompt към LLM

```
System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Describe how encryption‑at‑rest is enforced for customer data.
Context: (Insert top‑k snippets from the two documents)
```

LLM генерира:

> “Цялата клиентска информация, съхранявана в нашите AWS S3 bucket‑и, е криптирана в покой с AES‑256 GCM. Ключовете за криптиране се управляват от AWS KMS и се ротиране на всеки 90 дни [DOC-Policy-Enc-002@v5]. Тази практика отговаря на контрол A.10.1 от ISO 27001 [DOC-ISO27001-001@v3].”

### Стъпка 5 – Съставяне на отговор

Съставящият модул форматира отговора в JSON структурата на въпросника, като запазва етикетите за цитиране за последваща проверка.

### Стъпка 6 – Съхранение в одиторски лог

Всички артефакти – оригиналната заявка, списъка с извлечени документи, prompt‑а към LLM, генерирания отговор – се записват в **неизменяем одиторски лог**. По-късно одиторите могат да проверят, че отговорът е напълно проследим.

---

## Предимства за сигурност и съответствие

| Предимство | Как хибридният RAG го осигурява |
|------------|---------------------------------|
| **Регулаторни доказателства** | Преки цитати към версиирани политики |
| **Локализация на данните** | Извличането се изпълнява само от хранилища, разположени в изискваната юрисдикция |
| **Намаляване на халюцинациите** | Закотвяването в реални артефакти ограничава свободата на модела |
| **Анализ на въздействие при промяна** | При актуализация на документ, одиторският лог незабавно идентифицира всички отговори, които са използвали предишната версия |
| **Доказателство с нулево знание** | Система може да генерира криптографски доказателства, че конкретен отговор е произлязъл от определен документ без да разкрива съдържанието му (бъдещо разширение) |

---

## Скалиране за многотенантни SaaS среди

Доставчик на SaaS често обслужва десетки клиенти, всеки със собствено съхранение на съответствие. Хибридният RAG скалира чрез:

1. **Тенант‑изолирани хранилища** – всеки клиент получава логическа партиция със собствени криптографски ключове.  
2. **Споделен пул от LLM** – услугата е безсъстояние; заявките включват ID на тенанта за налагане на контроли за достъп.  
3. **Паралелно извличане** – векторните търсачки (Milvus, Vespa) се мащабират хоризонтално, обслужвайки милиони вектори за всеки тенант.  
4. **Шардиране на одиторски лога** – логовете се шардират по тенант, но се съхраняват в глобален неизменяем регистър за междутенантно отчитане.

---

## Контролен лист за екипите на Procur2ze

- [ ] **Създайте неизменяемо хранилище** (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob или append‑only БД) за всички артефакти, свързани със съответствието.  
- [ ] **Генерирайте семантични ембеддинги** при индексиране и ги съхранявайте заедно с метаданните на документа.  
- [ ] **Разгрънете двойномодов извличач** (BM25 + векторен) зад бърз API шлюз.  
- [ ] **Инструктирайте prompt‑а към LLM** с директиви за цитиране и правила policy‑as‑code.  
- [ ] **Записвайте всяка стъпка** в неизменяем одиторски лог сервис (напр. AWS QLDB, Azure Immutable Ledger).  
- [ ] **Добавете UI за проверка** в таблото на Procur2ze, позволяващ преглед на източниците за всеки отговор.  
- [ ] **Провеждайте редовни симулации** за съответствие: променяйте политики и проверявайте дали засегнатите отговори се маркират автоматично.  

---

## Бъдещи посоки

| Идея | Потенциално въздействие |
|------|------------------------|
| **Федеративно извличане** – разпределени хранилища в различни региони, участващи в сигурен протокол за агрегиране | Позволява глобални организации да държат данните локално, като същевременно се възползват от общото знание на модела |
| **Интеграция на доказателства с нулево знание (ZKP)** – доказване на произхода на отговор без разкриване на самия документ | Отговаря на изключително строги правила за поверителност (напр. правото на забравяне по GDPR) |
| **Контур за непрекъснато обучение** – коригираните отговори се връщат в pipeline‑а за фино настройване на LLM | Подобрява качеството на отговорите с времето, запазвайки възможността за проверка |
| **Механизъм за налагане на policy‑as‑code** – компилиране на правила в изпълними договори, контролиращи изхода на LLM | Гарантира, че не се включва недопустим език (напр. маркетингови преувеличения) в отговорите за съответствие |

---

## Заключение

Хибридното Retrieval‑Augmented Generation запълва пропастта между *креативния AI* и *регулаторната сигурност*. Котирайки всяко генерирано изречение към неизменяемо, версиирано хранилище за документи, Procur2ze може да достави **сигурни, проверяеми и ултра‑бързи** отговори на въпросници в мащаб. Моделът не само съкращава времето за реакция – често от дни до минути – но и създава **живо знание за съответствието**, което се развива заедно с вашите политики, като същевременно отговаря на най-строгите одиторски изисквания.

Готови ли сте да пилотирате тази архитектура? Започнете, като активирате индексирането на документи в вашия тенант в Procur2ze, след това разположете услуга за извличане и наблюдавайте как времето за реакция на вашите въпросници се смачка.

---

## Вижте още

- Създаване на неизменяеми одиторски трасета с AWS QLDB  
- Policy‑as‑Code: вграждане на съответствие в CI/CD pipeline‑ове  
- Доказателства с нулево знание за корпоративна поверителност