
# موتور خلاصه‌سازی شواهد تطبیقی برای پرسش‌نامه‌های فروشنده به‌صورت زمان واقعی

شرکت‌ها امروز هر هفته با ده‌ها پرسش‌نامه امنیتی روبه‌رو می‌شوند—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، GDPR، C5 و مجموعه‌ای رو به رشد از نظرسنجی‌های خاص صنعتی. معمولاً پاسخ‌دهندگان متن‌ها را در فرم وب می‌چسبانند، PDF‌ها را پیوست می‌کنند و سپس ساعت‌ها زمان صرف بررسی هم‌خوانی هر قطعه شواهد با کنترل ادعا شده می‌شود. این تلاش دستی گلوگاه ایجاد می‌کند، ریسک ناسازگاری‌ها را افزایش می‌دهد و هزینه انجام کسب‌وکار را بالا می‌برد.

**Procurize AI** پیش‌تر بسیاری از دردسرها را با ارکستراسیون وظایف، نظرات مشترک و پیش‌نویس‌های پاسخ تولید شده توسط هوش مصنوعی رفع کرده است. مرز بعدی **مدیریت شواهد** است: چگونه بتوانیم دارایی صحیح—سیاست، گزارش حسابرسی، اسنپ‌شات پیکربندی—را در دقیقاً همان قالبی که ارزیاب انتظار دارد ارائه کنیم، در حالی که شواهد تازه، مرتبط و قابل حسابرسی باشد.

در این مقاله **موتور خلاصه‌سازی شواهد تطبیقی (AESE)** را معرفی می‌کنیم—یک سرویس هوش مصنوعی خودبهینه‌ساز که:

1. **شناسایی** می‌کند قطعه شواهدی بهینه برای هر آیتم پرسش‌نامه را به‌صورت زمان واقعی.  
2. **خلاصه‌سازی** می‌کند قطعه را به یک روایت مختصر، آماده برای تنظیم‌کننده.  
3. **پیوند** می‌دهد خلاصه را به سند منبع در یک گراف دانش با کنترل نسخه.  
4. **اعتبارسنجی** می‌کند خروجی را بر اساس سیاست‌های انطباق و استانداردهای خارجی با استفاده از LLM تقویت‌شده توسط RAG.  

نتیجه یک پاسخ **یک‑کلیک** سازگار است که می‌تواند توسط انسان مرور، تأیید یا نادیده گرفته شود، در حالی که سیستم یک مسیر منشا غیرقابل تغییر را ثبت می‌کند.

---

## چرا مدیریت سنتی شواهد ناکافی است

| محدودیت | رویکرد کلاسیک | مزیت AESE |
|------------|------------------|----------------|
| **جستجوی دستی** | تحلیل‌گران امنیتی در SharePoint، Confluence یا درایوهای محلی مرور می‌کنند. | جستجوی معنایی خودکار در مخزن فدرال. |
| **پیوست‌های ثابت** | PDF‌ها یا اسکرین‌شات‌ها به‌صورت تغییرناپذیر پیوست می‌شوند. | استخراج پویا تنها بخش‌های مورد نیاز، کاهش حجم بارگذاری. |
| **انحراف نسخه** | تیم‌ها اغلب شواهد منسوخ را پیوست می‌ کنند. | ورژن‌بندی گره‌های گراف دانش، اطمینان از آخرین سند تأییدشده. |
| **عدم استدلال متنی** | پاسخ‌ها به‌صورت کلمه به کلمه کپی می‌شوند، جزئیات از دست می‌روند. | خلاصه‌سازی متنی مبتنی بر LLM که زبان را با لحن پرسش‌نامه هم‌راستا می‌کند. |
| **فاصله‌های حسابرسی** | ردیابی از پاسخ تا منبع وجود ندارد. | لبه‌های منشا در گراف، مسیر حسابرسی قابل تأیید را ایجاد می‌کند. |

این خلأها منجر به **۳۰‑۵۰ % زمان تأیید طولانی‌تر** و افزایش احتمال خطاهای انطباق می‌شوند. AESE تمام این موارد را در یک خط لوله‌ی هم‌جهت حل می‌کند.

---

## معماری اصلی AESE

موتور autour از سه لایه‌ی به‌هم‌پیوسته ساخته شده است:

1. **لایه بازیابی معنایی** – با استفاده از یک ایندکس ترکیبی RAG (بردارهای چگال + BM25) شواهد کاندید را بازیابی می‌کند.  
2. **لایه خلاصه‌سازی تطبیقی** – یک LLM تنظیم‌شده با قالب‌های پرامپت که با زمینه‌ی پرسش‌نامه (صنعت، مقررات، سطح ریسک) تطبیق می‌یابد.  
3. **لایه گراف منشا** – گراف خصوصیتی که گره‌های شواهد، گره‌های پاسخ و لبه‌های «مشتق‑از» را ذخیره می‌کند و با نسخه‌بندی و هش‌های رمزنگاری‌شده غنی‌سازی می‌شود.

در زیر یک نمودار Mermaid که جریان داده از درخواست پرسش‌نامه تا پاسخ نهایی را نشان می‌دهد، آمده است.

```mermaid
graph TD
    A["آیتم پرسش‌نامه"] --> B["استخراج نیت"]
    B --> C["بازیابی معنایی"]
    C --> D["بهترین‑K قطعه"]
    D --> E["سازنده پرامپت تطبیقی"]
    E --> F["LLM خلاصه‌ساز"]
    F --> G["شواهد خلاصه‌شده"]
    G --> H["به‌روزرسانی گراف منشا"]
    H --> I["انتشار پاسخ"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*تمام برچسب‌های گره داخل علامت‌های دو نقل‌قول همان‌طور که مورد نیاز است، نگه‌ داشته شده‌اند.*

---

## گردش کار گام‌به‑گام

### 1. استخراج نیت

زمانی که کاربر فیلد پرسش‌نامه را باز می‌کند، UI متن سؤال خام را به یک مدل نیت سبک می‌فرستد. مدل درخواست را به یکی از چندین **دسته شواهد** (سیاست، گزارش حسابرسی، پیکربندی، قطعه لاگ، گواهینامه شخص ثالث) طبقه‌بندی می‌کند.

### 2. بازیابی معنایی

دسته‌بندی نیت یک پرس‌و‌جو را در ایندکس ترکیبی RAG فعال می‌کند:

- **بردارهای چگال** توسط یک انکودر که بر روی مجموعه‌متن انطباق سازمانی تنظیم شده تولید می‌شوند.  
- **BM25** برای تطبیق لغوی ارجاعات مقرراتی (مثلاً «ISO 27001 A.12.1») به کار می‌رود.

موتور **بهترین‑K** (پیش‌فرض = 5) قطعه را برمی‌گرداند که هرکدام به‌صورت یک رکورد متادیتای سبک نشان داده می‌شود:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. سازنده پرامپت تطبیقی

سیستم یک پرامپت پویا می‌سازد که شامل:

- متن اصلی پرسش‌نامه.  
- قطعات شواهد منتخب (به‌صورت فهرست بولتی مختصر).  
- رهنمودهای لحن مقرراتی (مثلاً «از حالت مجهول استفاده شود، شماره بندها ذکر شود»).  

نمونه‌ای از پرامپت:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

(در این مثال متن پرامپت به‌صورت انگلیسی حفظ می‌شود تا سازگاری مدل حفظ شود.)

### 4. LLM خلاصه‌ساز

یک **LLM دامنه‑متمرکز** (مثلاً مدل 13B که بر 10 k جفت پرسش‌نامه‑شواهد تاریخی تنظیم شده) پرامپت را پردازش می‌کند. خروجی خلاصه:

- **منبع** دقیق را استناد می‌کند (مانند «به بخش §4.2 سیاست دسترسی مراجعه کنید»).  
- **زبان** را با پاسخ‌های قبلاً تأییدشده هم‌راستا می‌کند (از طریق مثال‌های کم‑شات).  

خروجی نمونه:

> “We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

(در متن فارسی می‌توان ترجمه کرد، اما برای حفظ سازگاری مدل، متن اصلی انگلیسی نمایش داده می‌شود.)

### 5. به‌روزرسانی گراف منشا

گره پاسخ در گراف ایجاد می‌شود با ویژگی‌های:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- لبه‌های `DERIVED_FROM` که به هر گره شواهد منبع متصل می‌شوند.  

هر لبه هش منبع را ذخیره می‌کند تا عدم تغییر تضمین شود. گراف در یک پایگاه‌داده پشتیبانی‌شده توسط **Merkle‑tree** ذخیره می‌شود، که امکان شواهد غیرقابل تقلب و تأیید رمزنگاری را می‌دهد.

### 6. انتشار پاسخ و بازبینی انسانی

پاسخ تولید شده در UI پرسش‌نامه با یک دکمه **«نمایش شواهد»** ظاهر می‌شود. کلیک روی آن قطعات پیوندشده، نسخه‌هایشان و **امضای دیجیتال** را نشان می‌دهد. مرورگران می‌توانند:

- **تأیید** کنند (رکورد حسابرسی غیرقابل تغییر ایجاد می‌شود).  
- **ویرایش** کنند (یک نسخه جدید از گره پاسخ ایجاد می‌شود).  
- **رد** کنند (بازخورد به حلقه RLHF مدل می‌رسد).

---

## یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)

AESE یک چرخه RLHF سبک اجرا می‌کند:

1. اقدامات مرورگر (تأیید/ویرایش/رد) همراه با زمان‌سنجی‌ها ثبت می‌شود.  
2. ویرایش‌ها به **داده‌های ترجیح جفتی** (پاسخ اصلی vs. ویرایش‌شده) تبدیل می‌شوند.  
3. به‌صورت دوره‌ای LLM بر روی این ترجیحات با الگوریتم **Proximal Policy Optimization (PPO)** تنظیم‑دوباره می‌شود.  

به مرور زمان، مدل عبارات خاص سازمان را درونی می‌کند و نیاز به بازنویسی دستی را تا **۷۰ %** کاهش می‌دهد.

---

## تضمین‌های امنیتی و انطباق

| نگرانی | مقابله‌AESE |
|---------|-----------------|
| **نشت داده** | تمام بازیابی و تولید داخل VPC انجام می‌شود. وزن‌های مدل هرگز خارج از محیط امن انتقال نمی‌یابند. |
| **شواهد قابل دستکاری** | هش‌های رمزنگاری‌شده روی لبه‌های گراف ذخیره می‌شوند؛ هر تغییری امضا را نامعتبر می‌سازد. |
| **هم‌راستایی با مقررات** | قالب‌های پرامپت قوانین ارجاع به مقررات را در بر می‌گیرند؛ مدل هر سه ماه یک بار حسابرسی می‌شود. |
| **حفظ حریم شخصی** | اطلاعات حساس شناسایی شخصی در طول ایندکس‌گذاری با فیلتر حریم‌خصوصی تفاضلی حذف می‌شود. |
| **قابل توضیح بودن** | پاسخ شامل «ردیاب منبع» است که می‌تواند به‌صورت PDF خروجی حسابرسی شود. |

---

## بنچمارک‌های عملکرد

| معیار | پایه (دستی) | AESE (پایلوت) |
|--------|-------------------|--------------|
| متوسط زمان پاسخ به هر آیتم | 12 دقیقه (جستجو + نوشتن) | 45 ثانیه (خلاصه‌سازی خودکار) |
| حجم پیوست شواهد | 2.3 مگابایت (PDF کامل) | 215 کیلوبایت (قطعه استخراج‌شده) |
| نرخ تأیید در اولین مرور | 58 % | 92 % |
| کامل بودن مسیر حسابرسی | 71 % (اطلاعات نسخه گمشده) | 100 % (بر پایه گراف) |

این ارقام از یک پایلوت شش‑ماهه با یک ارائه‌دهنده SaaS متوسط که حدود 1,200 آیتم پرسش‌نامه در ماه پردازش می‌کرد، به‌دست آمده‌اند.

---

## ادغام با پلتفرم Procurize

AESE به‌عنوان یک **میکروسرویس** با API RESTful در دسترس است:

- `POST /summarize` – `question_id` و زمینه اختیاری دریافت می‌کند.  
- `GET /graph/{answer_id}` – داده‌های منشا را به صورت JSON‑LD برمی‌گرداند.  
- `WEBHOOK /feedback` – اقدامات مرورگر را برای RLHF دریافت می‌کند.

این سرویس می‌تواند به‌راحتی در هر گردش کار موجودی — از سیستم تیکت‌گذاری سفارشی، خط لوله CI/CD برای بررسی انطباق، تا مستقیم در UI Procurize با SDK جاوااسکریپت سبک — جاسازی شود.

---

## نقشه راه آینده

1. **شواهد چندرسانه‌ای** – ترکیب اسکرین‌شات، نمودارهای معماری و قطعات کد با استفاده از LLMهای تقویت‌شده با دیداری.  
2. **فدراسیون گراف دانش بین‌سازمانی** – امکان به‌اشتراک‌گذاری ایمن گره‌های شواهد بین همکاران در حالی که منشا حفظ می‌شود.  
3. **کنترل‌های دسترسی صفر‑اعتماد** – اعمال سیاست‌های مبتنی بر ویژگی بر روی پرس‌و‌جوهای گراف، تضمین این‌که تنها نقش‌های مجاز بتوانند قطعات حساس را مشاهده کنند.  
4. **موتور پیش‌بینی مقررات** – ترکیب AESE با یک مدل پیش‌بینی روندهای تنظیم‌کننده برای پیش‌نشان دادن خلأهای شواهدی آینده.

---

## نتیجه‌گیری

موتور خلاصه‌سازی شواهد تطبیقی، گام «یافتن‑و‑پیوست» دردناک را به یک تجربهٔ روان، مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل می‌کند که delivers:

- **سرعت** – پاسخ‌های زمان‑واقعی بدون کاهش عمق.  
- **دقت** – خلاصه‌سازی متنی زمینه‌آگاه که با استانداردها هم‌راستا است.  
- **قابلیت حسابرسی** – منشا غیرقابل تغییر برای هر پاسخ.  

با ترکیب بازیابی‑تقویت‌شده، پرامپت‌های پویا و گراف دانش نسخه‌بندی‌شده، AESE سطح انطباق خودکار را ارتقا می‌دهد. سازمان‌هایی که این قابلیت را می‌پذیرند می‌توانند انتظار داشته باشند بسته شدن سریع‌تر معاملات، ریسک حسابرسی کمتر و برتری قابل‌سنجش در بازار B2B که به‌طرز فزاینده‌ای بر امنیت متمرکز است.