
# جستجوی معنایی با بهره‌گیری از بازیابی شواهد برای پرسش‌نامه‌های امنیتی هوش مصنوعی

پرسش‌نامه‌های امنیتی — چه از طرف حسابرسان **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**، چه ارزیابان **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** یا تیم‌های خرید سازمانی — اغلب گرهٔ مخفی در چرخه‌های فروش SaaS هستند. روش‌های سنتی به جستجوی دستی در درایوهای مشترک، فایل‌های PDF و مخازن سیاست‌ها متکی‌اند؛ فرایندی که هم زمان‌بر است و هم مستعد خطا.

ورود **جستجوی معنایی** و **پایگاه‌های دادهٔ برداری**. با تعبیهٔ هر قطعه شواهدی—سیاست‌ها، پیاده‌سازی کنترل‌ها، گزارش‌های حسابرسی و حتی گفتگوهای Slack—در بردارهای با‌بعدی، لایه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بازیابی فراهم می‌کنید که می‌تواند مرتبط‌ترین قطعه را در میلی‌ثانیه‌ها پیدا کند. وقتی این لایه با یک خط لولهٔ **تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)** ترکیب شود، سیستم می‌تواند پاسخ‌های کامل و متنی، به‌همراه استنادها، بدون دخالت انسانی تولید کند.

در این مقاله خواهیم:

1. بلوک‌های اصلی یک موتور شواهد معنایی را توضیح داد.  
2. معماری عملی با استفاده از اجزای مدرن متن‌باز را مرور کرد.  
3. نحوهٔ یکپارچه‌سازی این موتور با پلتفرمی مانند Procurize را نشان داد.  
4. ملاحظات حاکمیتی، امنیتی و عملکردی را بررسی کرد.  

---

## ۱. چرا جستجوی معنایی بر جستجوی کلیدواژه برتری دارد

جستجوی کلیدواژه اسناد را به‌عنوان «کیسه‌ای از کلمات» می‌بیند. اگر عبارت دقیق «encryption‑at‑rest» در سیاستی هیچ‌وقت ظاهر نشود اما متن بگوید «داده‌ها با AES‑256 ذخیره می‌شوند»، یک پرس‌و‌جو کلیدواژه‌ای شواهد مرتبط را از دست خواهد داد. جستجوی معنایی، به‌عوض آن، *معنا* را با تبدیل متن به جاسازی‌های چگال (embeddings) می‌گیرد. این جاسازی‌ها جملات معنایی مشابه را در فضای برداری نزدیک می‌کند، به‌طوری که موتور می‌تواند جمله‌ای درباره «رمزنگاری AES‑256» را هنگام پرسیده شدن درباره «encryption‑at‑rest» بازگرداند.

### مزایا برای جریان‌های کاری انطباق

| مزیت | جستجوی کلیدواژه سنتی | جستجوی معنایی |
|------|----------------------|----------------|
| بازخوانی (Recall) در موارد هم‌معنی | کم | بالا |
| مدیریت مخفف‌ها و اختصارات | ضعیف | مقاوم |
| تنوع زبانی (مثلاً «data‑retention» در مقابل «record‑keeping») | از دست می‌رود | تشخیص می‌دهد |
| پشتیبانی چندزبانه (از طریق مدل‌های چندزبانه) | نیاز به ایندکس‌های جداگانه | فضای برداری یکپارچه |

بازخوانی بالاتر به‌مستقیم به‌کاهش موارد شواهدی که از دست می‌روند می‌انجامد؛ به این معنا که حسابرسان پاسخ‌های کامل‌تری دریافت می‌کنند و تیم انطباق زمان کمتری را برای جستجوی «سند گمشده» صرف می‌کند.

---

## ۲. نمای کلی معماری اصلی

در زیر نمودار سطح بالای خط لولهٔ بازیابی شواهد آورده شده است. این جریان به‌صورت مدولار طراحی شده تا هر مؤلفه‌ای بتواند با پیشرفت فناوری جایگزین شود.

```mermaid
flowchart TD
    A["منبع اسناد"] --> B["استخراج و نرمال‌سازی"]
    B --> C["قطعه‌بندی و غنی‌سازی متادیتا"]
    C --> D["ایجاد جاسازی\n(LLM یا SBERT)"]
    D --> E["پایگاه برداری\n(Pinecone, Qdrant, Milvus)"]
    E --> F["API جستجوی معنایی"]
    F --> G["ساخت‌دهندهٔ پرسش RAG"]
    G --> H["مولد LLM\n(Claude, GPT‑4)"]
    H --> I["پاسخ به‌همراه استناد"]
    I --> J["رابط کاربری / API Procurize"]
```

### ۲.۱ منابع اسناد

- مخزن سیاست‌ها (Git، Confluence، SharePoint)  
- گزارش‌های حسابرسی (PDF، CSV)  
- سامانه‌های تیکت (Jira، ServiceNow)  
- کانال‌های ارتباطی (Slack، Teams)  

### ۲.۲ استخراج و نرمال‌سازی

یک کار ETL سبک، فایل‌های خام را استخراج، به متن ساده تبدیل (در صورت نیاز از OCR برای PDFهای اسکن‌شده استفاده می‌کند) و بلاک‌های نا‌مورد نیاز را حذف می‌کند. نرمال‌سازی شامل:

- حذف PII (با استفاده از مدل DLP)  
- افزودن متادیتای منبع (نوع سند، نسخه، مالک)  
- برچسب‌گذاری با چارچوب‌های قانونی (SOC 2، ISO 27001، GDPR)  

### ۲.۳ قطعه‌بندی و غنی‌سازی متادیتا

اسناد بزرگ به قطعات قابل‌مدیریتی (معمولاً ۲۰۰‑۳۰۰ کلمه) تقسیم می‌شوند. هر قطعه متادیتای سند والد را به ارث می‌برد و همچنین **برچسب‌های معنایی** توسط یک طبقه‌بند صفر‑شات تولید می‌شود. مثال برچسب‌ها: `"encryption"`, `"access‑control"`, `"incident‑response"`.

### ۲.۴ ایجاد جاسازی

دو رویکرد مسdominant:

| مدل | مزایا / معایب |
|------|---------------|
| **SBERT / MiniLM منبع باز** | هزینه کم، اجرا روی‑محیط، استنتاج سریع |
| **جاسازی‌های LLM تجاری (مثلاً OpenAI text‑embedding‑ada‑002)** | کیفیت بالاتر، مبتنی بر API، هزینه بر حسب توکن |

جاسازی‌ها در یک **پایگاه برداری** که جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه (ANN) را پشتیبانی می‌کند، ذخیره می‌شوند. گزینه‌های محبوب: **Pinecone**، **Qdrant** یا **Milvus**. پایگاه همچنین متادیتای قطعه را برای فیلتر کردن نگه می‌دارد.

### ۲.۵ API جستجوی معنایی

زمانی که کاربر (یا یک جریان کاری خودکار) سؤالی می‌پرسد، همان مدل متن پرسش را جاسازی می‌کند و سپس جستجوی ANN، k‑نتیجهٔ مرتبط‌ترین قطعات را برمی‌گرداند. فیلترهای اضافی می‌توانند اعمال شوند؛ مثلاً «فقط اسناد مربوط به سه‌ماههٔ Q3‑2024» یا «باید متعلق به SOC 2» باشد.

### ۲.۶ تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)

قطعات بازیابی‌شده در قالبی از پرسش قرار می‌گیرند که به LLM می‌گوید:

1. **سازش** یک پاسخ مختصر.  
2. **استناد** به هر شواهد با فرمت مرجع مارک‌داون (مثلاً `[1]`).  
3. **اعتبارسنجی** اینکه پاسخ با مقررات پرسیده شده سازگار باشد.  

یک نمونهٔ قالب:

```
You are a compliance assistant. Use the following evidence snippets to answer the question. Cite each snippet using the format [#].

Question: How does the platform encrypt data at rest?

Evidence:
[1] "All data stored in S3 is encrypted with AES‑256 using server‑side encryption."
[2] "Our PostgreSQL databases use Transparent Data Encryption (TDE) with a 256‑bit key."

Answer:
```

خروجی LLM تبدیل به پاسخ نهایی می‌شود که در Procurize نمایش داده می‌شود و آمادهٔ تأیید مرورگر است.

---

## ۳. ادغام با Procurize

Procurize در حال حاضر یک **هاب پرسش‌نامه** دارد که هر ردیف می‌تواند به شناسهٔ سندی متصل شود. افزودن موتور معنایی یک دکمهٔ جدید **«پرکردن خودکار»** می‌سازد.

### ۳.۱ مراحل جریان کاری

1. **کاربر یک مورد پرسش‌نامه را انتخاب می‌کند** (مثلاً «پروسهٔ نگهداری پشتیبان‌ها را توضیح دهید»).  
2. **Procurize متن سؤال را به API جستجوی معنایی می‌فرستد**.  
3. موتور **۳ قطعهٔ شواهد برتر و پاسخ تولید شده توسط LLM را بر می‌گرداند**.  
4. رابط کاربری پاسخ **قابل ویرایش به‌صورت درون‌خطی** همراه با لینک‌های استنادی نشان می‌دهد.  
5. پس از **تأیید**, پاسخ و شناسه‌های منبع در لاگ حسابرسی Procurize ذخیره می‌شوند، تا ردیابی منبع حفظ شود.

### ۳.۲ اثرات واقعی

یک مطالعهٔ موردی داخلی نشان داد که **۷۲٪** کاهش زمان متوسط پاسخ به سؤال حاصل شد — از ۱۲ دقیقهٔ جستجوی دستی به کمتر از ۳ دقیقهٔ نوشتن با کمک هوش مصنوعی. دقت، بر پایهٔ بازخورد حسابرسان پس از ارسال، **۱۵٪** بهبود یافت؛ عمدتاً به دلیل حذف موارد شواهدی که پیشتر گم شده بودند.

---

## ۴. حاکمیت، امنیت و عملکرد

### ۴.۱ حریم‌خصوصی داده‌ها

- **رمزگذاری در حالت استراحت** برای پایگاه برداری (از قابلیت رمزگذاری بومی استفاده کنید).  
- **شبکهٔ صفر‑اعتماد** برای نقاط انتهایی API (TLS متقابل).  
- **کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)**: فقط مهندسان انطباق می‌توانند فرآیند RAG را فعال کنند.

### ۴.۲ به‌روزرسانی مدل‌ها

مدل‌های جاسازی باید نسخه‌بندی شوند. هنگام استقرار مدل جدید، بازاندیس‌کردن داده‌ها توصیه می‌شود تا فضای معنایی هماهنگ بماند. بازاندیس‌کردن تدریجی می‌تواند به‌صورت شبانه برای اسناد تازه اضافه‌شده انجام شود.

### ۴.۳ معیارهای زمان پاسخ

| مؤلفه | زمان تأخیر معمول |
|-------|-------------------|
| تولید جاسازی (یک پرسش) | ۳۰‑۵۰ ms |
| جستجوی ANN (top‑10) | ۱۰‑۲۰ ms |
| ترکیب پرسش + پاسخ LLM (ChatGPT‑4) | ۸۰۰‑۱۲۰۰ ms |
| فراخوانی API انتهایی | < ۲ ثانیه |

این اعداد به راحتی انتظارات یک UI تعاملی را برآورده می‌کنند. برای پردازش دسته‌جمعی (مثلاً تولید یک پرسش‌نامه کامل به‌صورت یک‌باره) می‌توان لوله را به‌صورت موازی‌سازی اجرا کرد.

### ۴.۴ حسابرسی و قابلیت توضیح

از آنجا که هر پاسخ همراه با استنادات به قطعات اصلی است، حسابرسان می‌توانند **منشأ** را فوراً پیگیری کنند. علاوه بر این، پایگاه برداری بردارهای پرسش را ثبت می‌کند؛ این امکان را می‌دهد که یک نمای «چرا این پاسخ؟» را با استفاده از نمودارهای کاهش بُعد (UMAP) برای مسئولین انطباق که به شفافیت بیشتری نیاز دارند، فراهم کنید.

---

## ۵. بهبودهای آینده

1. **بازیابی چندزبانه** — استفاده از مدل‌های جاسازی چندزبانه (مانند LASER) برای پشتیبانی از تیم‌های جهانی.  
2. **حلقهٔ بازخورد** — ذخیره ویرایش‌های مرورگر به‌عنوان داده‌های آموزش برای بهبود تدریجی LLM.  
3. **نسخه‌بندی پویا سیاست‌ها** — تشخیص تغییرات سیاست‌ها از طریق hookهای Git و بازاندیس‌کردن فقط بخش‌های تحت‌تأثیر، برای حفظ تازگی پایگاه شواهد.  
4. **اولویت‌بندی مبتنی بر ریسک** — ترکیب موتور معنایی با مدل امتیازدهی ریسک برای نمایش موارد پرسش‌نامه بحرانی‌تر به‌صورت اولویت‌دار.

---

## ۶. راهنمای شروع سریع: یک پیاده‌سازی نمونه

1. **یک پایگاه برداری راه‌اندازی کنید** (مثلاً Qdrant در Docker).  
2. **یک مدل جاسازی انتخاب کنید** (sentence‑transformers/paraphrase‑multilingual‑MPNET‑base‑v2).  
3. **یک خط لولهٔ استخراج** با استفاده از Python و کتابخانه‌های `langchain` یا `Haystack` بسازید.  
4. **یک API سبک** (FastAPI) با نقاط انتهایی `/search` و `/rag` منتشر کنید.  
5. **با Procurize** از طریق webhook یا افزونهٔ UI سفارشی یکپارچه شوید.  
6. **نظارت** با داشبوردهای Prometheus + Grafana برای زمان تأخیر و خطاها داشته باشید.

با پیروی از این مراحل، یک سازمان SaaS می‌تواند یک موتور شواهد معنایی آمادهٔ تولید را در کمتر از یک هفته راه‌اندازی کند و بازگشت سرمایه فوری در زمان‌ پاسخدهی به پرسش‌نامه‌ها تجربه نماید.

---

## ۷. نتیجه‌گیری

جستجوی معنایی و پایگاه‌های دادهٔ برداری سطح جدیدی از هوشمندی را برای خودکارسازی پرسش‌نامه‌های امنیتی می‌آورند. با گذار از تطبیق کلیدواژه‌های شکننده به بازیابی مبتنی بر معنا، و ترکیب این توانایی با تولید تقویت‌شده با بازیابی، شرکت‌ها می‌توانند:

- **سرعت** پاسخ‌ها را از دقیقه‌ها به ثانیه‌ها برسانند.  
- **دقت** را از طریق استناد خودکار به شواهد مرتبط بالا ببرند.  
- **انطباق** را با حفظ مستندات قابل حسابرسی به‌صورت پیوسته تضمین کنند.  

زمانی که این قابلیت‌ها در پلتفرم‌هایی چون Procurize ادغام شوند، وظیفهٔ انطباق از یک گلوگاه به یک شتاب‌دهندهٔ استراتژیک تبدیل می‌شود؛ اجازه می‌دهد کسب‌وکارهای سریع‌السیر SaaS قراردادها را سریع‌تر ببندند، حسابرسان را بهتر راضی کنند و پیش‌روهای تغییرات نظارتی را پیش‌بینی کنند.