
# הוכחה קונטקסטואלית מנועת בינה מלאכותית לשאלונים אבטחתיים

שאלוני אבטחה הם פקחי השער לכל עסקת SaaS B2B. קונים דורשים הוכחה קונקרטית — קטעי מדיניות, דוחות ביקורת, צילומי מסך של תצורות — כדי להוכיח שהמצב האבטחתי של הספק תואם את סיבולת הסיכון שלהם. באופן מסורתי, צוותי אבטחה, משפטים והנדסה נדרשים לחפור במבוך של קבצי PDF, תיקיות SharePoint ומערכות טיקטים כדי לאתר את המסמך המדויק שתומך בכל תשובה.

התוצאה היא **זמני תגובה איטיים, הוכחות בלתי עקביות, וסיכון מוגבר לשגיאות אנוש**.

היכנסו ל‑**Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** — ארכיטקטורה היברידית של בינה מלאכותית המשלבת את כוח ה‑LLM (Large Language Models) עם דיוק של שליפה על בסיס וקטור. על‑ידי חיבור RAG לפלטפורמת Procurize, צוותים יכולים להציג באופן אוטומטי את המחתרים הרלוונטיים לציות *כאשר הם מכינים כל תשובה*, ולהפוך חיפוש ידני לתהליך בזמן אמת מונע‑נתונים.

להלן נפרק את השלד הטכני של RAG, נillustrate קו תחזוקה מוכן‑הפצה עם Mermaid, ונספק קווים מנחים הפעילים לארגוני SaaS המוכנים לאמץ אוטומציית הוכחה קונטקסטואלית.

---

## 1. למה הוכחה קונטקסטואלית חשובה כעת

### 1.1 לחץ רגולטורי
רגולציות כגון **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, ו‑**מסגרות סיכון AI** מתרבות דורשות הוכחה ניתנת להצגה עבור כל טועד של בקרת ציות. מבקרים אינם מרוצים יותר מ‑“המדיניות קיימת”; הם רוצים **קישור מתועד** לגרסה המדויקת שנבדקה.

### 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  
**סטטיסטיקה**: על‑פי סקר Gartner 2024, 68 % מרוכשי B2B מציינים “הוכחה לא שלמה או מיושנת” כסיבה מרכזית לעיכוב במיקור חוזה.

### 1.2 ציפיות הקונים
קונים מודרנים מעריכים ספקים לפי **ציון אמון** שמאגד שלמות השאלון, רענון ההוכחה, וזמן תגובה. מנוע הוכחה אוטומטי משפר ישירות את הציון הזה.

### 1.3 יעילות פנימית
כל דקה שמפגש אבטחה משקיע בחיפוש PDF היא דקה שלא משקיעה במידול אי‑הומים או סקירות ארכיטקטורה. אוטומציה של שליפת ההוכחות משחררת משאבים לעבודה אבטחתית בעלת ערך גבוה יותר.

---

## 2. שליפה‑משולבת (RAG) – הקונספט המרכזי

RAG פועל בשתי שלבים:

1. **שליפה** – המערכת ממירה שאילתה בשפה טבעית (למשל “הצג את דו״ח SOC 2 Type II העדכני ביותר”) לווקטור embedding ומחפשת **בסיס נתוני וקטורים** את המסמכים המתאימים ביותר.
2. **יצירה** – מודל LLM מקבל את המסמכים שנשלפו כ‑**קונטקסט** ויוצר תשובה תמציתית ועשירה בציטוטים.

היופי של RAG הוא שהוא **מעגין את הפלט הגנרי** בחומר מקור שאפשר לאמת, ובכך מונע הלולאות – דרישה קריטית לתוכן ציות.

### 2.1 Embeddings ומאגרי וקטורים
- **מודלי embedding** (לדוגמה `text-embedding-ada-002` של OpenAI) ממירים טקסט לווקטורים מרובי‑ממדים.
- **מאגרי וקטורים** (Pinecone, Milvus, Weaviate) מאנדקסים את ה‑vectors ומאפשרים חיפושי דמיון תת‑שנייה על פני מיליוני עמודים.

### 2.2 תכנון פרומפט עבור הוכחה
פרומפט מתוכנן היטב מודיע ל‑LLM:

- לציין כל מקור עם קישור Markdown או מזהה רפרנס.
- לשמר את הניסוח המקורי בעת ציטוט קטעי מדיניות.
- לסמן כל תוכן דו‑משמעי או מיושן לבחינה אנושית.

דוגמת קטע פרומפט:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following questionnaire item using ONLY the supplied documents. Cite each source using the format [DocID#Section].
If a required document is missing, respond with "Document not found – please upload."
```

---

## 3. זרימת עבודה מקצה‑לקץ ב‑Procurize

להלן ייצוג חזותי של זרימת השאלון המופעלת על‑ידי RAG במערכת Procurize.

```mermaid
graph LR
    A["User Submits Questionnaire"] --> B["AI Prompt Generator"]
    B --> C["Retriever (Vector DB)"]
    C --> D["Relevant Documents"]
    D --> E["Generator (LLM)"]
    E --> F["Answer with Evidence"]
    F --> G["Review & Publish"]
    G --> H["Audit Log & Versioning"]
```

**השלבים המרכזיים מוסברים**

| שלב | תיאור |
|------|-------------|
| **A – המשתמש מגיש שאלון** | צוות האבטחה יוצר שאלון חדש ב‑Procurize, בוחר את הסטנדרטים הרלוונטיים (SOC 2, ISO 27001, וכו'). |
| **B – מחולל הפרומפט של AI** | עבור כל שאלה, Procurize בונה פרומפט שכולל את טקסט השאלה וכל קטע תשובה קיים. |
| **C – שליפה** | הפרומפט מומר ל‑embedding ושאלתו מול מאגר הווקטורים שמאחסן את כל המחתרים שהועלו (מדיניות, דוחות ביקורת, לוגי ביקורת קוד). |
| **D – מסמכים רלוונטיים** | מתקבלים המסמכים העליונים (בדרך כלל 3‑5), מועשרים במידע מטא‑דאטה ונשלחים ל‑LLM. |
| **E – יצירת תשובה** | ה‑LLM מפיק תשובה תמציתית, מוסיף ציטוטים אוטומטיים (לדוגמה `[SOC2-2024#A.5.2]`). |
| **F – תשובה עם הוכחה** | התשובה המתקבלת מופיעה בממשק השאלון, מוכנה לעריכה משולבת או לאישור. |
| **G – בדיקה ופרסום** | מבקרי ההקצאה באים לאמת דיוק, מוסיפים הערות משניות, ונעשים נעולים. |
| **H – יומן אירועים וגרסאות** | כל תשובה שנוצרה על‑ידי AI נשמרת עם תמונת המקור, מבטיחה מסלול ביקורת חסין מזיוף. |

---

## 4. יישום RAG בסביבתכם

### 4.1 הכנת קורפוס המסמכים
1. **איסוף** כל המחתרים הרלוונטיים: מדיניות, דוחות סריקת פגיעות, תבניות קונפיגורציה, תגובות סקירת קוד, לוגי CI/CD.  
2. **אחידות פורמט** (PDF → טקסט, Markdown, JSON). השתמשו ב‑OCR עבור PDF סרוקים.  
3. **חיתוך** למסגרות של 500‑800 מילה לשיפור רלוונטיות השליפה.  
4. **הוספת מטא‑דאטה**: סוג המסמך, גרסה, תאריך יצירה, מסגרת ציות, ו‑`DocID` ייחודי.

### 4.2 בניית אינדקס וקטורי
```python
from openai import OpenAI
from pinecone import PineconeClient

client = PineconeClient(api_key="YOUR_API_KEY")
index = client.Index("compliance-evidence")

def embed_and_upsert(chunk, metadata):
    embedding = OpenAI.embeddings.create(model="text-embedding-ada-002", input=chunk).data[0].embedding
    index.upsert(vectors=[(metadata["DocID"], embedding, metadata)])

# Loop through all chunks
for chunk, meta in corpus:
    embed_and_upsert(chunk, meta)
```
*הסקריפט רץ אחת לכל עדכון רבעוני של מדיניות; עדכונים אינקרמנטליים משאירים את האינדקס טרי.*

### 4.3 אינטגרציה עם Procurize
- **Webhook**: Procurize משדר אירוע `question_created`.  
- **Lambda Function**: מקבל את האירוע, בונה את הפרומפט, קורא למודול השליפה, ולאחר מכן ל‑LLM דרך `ChatCompletion` של OpenAI.  
- **Response Hook**: מכניס את התשובה שנוצרה חזרה ל‑Procurize דרך ה‑REST API שלו.

```python
def handle_question(event):
    question = event["question_text"]
    prompt = build_prompt(question)
    relevant = retrieve_documents(prompt, top_k=4)
    answer = generate_answer(prompt, relevant)
    post_answer(event["question_id"], answer)
```

### 4.4 מנגנוני Human‑in‑the‑Loop (HITL)
- **ציון בטחון**: ה‑LLM מחזיר הסתברות; מתחת ל‑0.85 מחייב ביקורת מחויבת.  
- **נעילת גרסאות**: ברגע שאושר, תמונות המקור קפואות; שינוי מדיניות מאוחר יותר יוצר גרסה חדשה ולא ממחוקת.  
- **מסלול ביקורת**: כל אינטראקציית AI נשמרת עם חותמות זמן ומזהי משתמש.

---

## 5. מדידת השפעה

| מדד | בסיס (ידני) | אחרי יישום RAG | % שיפור |
|-----|--------------|----------------|----------|
| זמן ממוצע לסיום שאלון | 14 ימים | 3 ימים | 78 % |
| שלמות ציטוטי הוכחה | 68 % | 96 % | 41 % |
| שיעור עריכת מבקר | 22 % | 7 % | 68 % |
| שיעור הצלחת ביקורת ציות (הגשה ראשונה) | 84 % | 97 % | 15 % |

*מקרה בוחן*: **AcmeCloud** אימצה את Procurize RAG ברבעון 2 2025. הם דיווחו על **הפחתת 70 %** בזמן תגובה הממוצע ועל **עלייה של 30 %** בציון האמון של הלקוחות הארגוניים הבכירים שלהם.

---

## 6. best practices & pitfalls to avoid

### 6.1 שמרו על קורפוס נקי
- **הסירו מסמכים מיושנים** (לדוגמה תעודות פג תוקף). סימנו אותם כ‑`archived` כך שהשליפה תתעדף אותם באופן נמוך.  
- **נרמול מונחים** במדיניות משפר התאמה של דמיון.

### 6.2 משמעת בפרומפט
- המנעו מפרומפטים רחבים מדי שעלולים להביא קטעים לא רלוונטיים.  
- השתמשו ב‑**few‑shot examples** בפרומפט כדי לכוון את ה‑LLM לפורמט הציטוט הרצוי.

### 6.3 אבטחה ופרטיות
- אחסנו embeddings ב‑**Vector Store מבודד VPC**.  
- הצפינו מפתחות API והשתמשו בגישה מבוססת תפקידים (RBAC) עבור הפונקציה של Lambda.  
- הקפידו על טיפול GDPR‑תואם לכל מידע אישי המופיע במסמכים.

### 6.4 למידה מתמשכת
- תפסו עריכות של מבקרים כ‑**feedback pairs** (שאלה, תשובה מתוקנת) וכוון את האימון של מודל LLM מותאם‑תחום באופן תקופתי.  
- עדכנו את מאגר הווקטורים לאחר כל שינוי מדיניות כדי לשמור על גרף הידע עדכני.

---

## 7. כיוונים עתידיים

1. **אינטגרציה עם גרף ידע דינמי** – קישור כל קטע הוכחה לצומת בגרף הידע הארגוני, המאפשר חיפוש היררכי (“מדיניות → שליטה → תת‑שליטה”).  
2. **שליפה מולטימודאלית** – הרחבה מעבר לטקסט לכלול תמונות (למשל דיאגרמות ארכיטקטורה) בעזרת embeddings של CLIP, כך שה‑AI יוכל לצטט גם צילומי מסך ישירות.  
3. **התראות שינוי מדיניות בזמן אמת** – כאשר גרסת מדיניות מתעדכנת, הרץ מחדש בדיקת רלוונטיות לכל תשובות פתוחות והודע למי שצריך לעדכן.  
4. **דירוג סיכון ספק באפס‑שוט** – שילוב הוכחות שהושגו עם מודיעין אי‑איום חיצוני ליצירת דירוג סיכון אוטומטי לכל תשובה של ספק.

---

## 8. איך להתחיל עוד היום

1. **בצעו ביקורת** על מאגר הציות הקיים וזיהו פערים.  
2. **הפעלו פיילוט** של קו צינור RAG על שאלון בעל ערך גבוה (למשל SOC 2 Type II).  
3. **שלבו** עם Procurize בעזרת תבנית ה‑Webhook המסופקת.  
4. **מדדו** את KPI‑ים המופיעים למעלה וערכו איטרציה.

על‑ידי אימוץ Retrieval‑Augmented Generation, חברות SaaS ממירות תהליך מסורתי ידני ועייתי לשירות **מתרחב, ניתן לביקורת, ובונה אמון** — חיץ תחרותי בשוק הדוגל בציות מאסיבי.