  

# העשרת גרף ידע מונעי אירועים לתשובות שאלון מותאמות בזמן אמת  

שאלוני אבטחה הם מטרה נעה. תקנות מתעדכנות, מסגרות שליטה חדשות צצות, והספקים מוסיפים תמיד ראיות חדשות. מאגרי מידע סטטיים מסורתיים מתקשים לעקוב, מה שמוביל לתגובות מאוחרות, תשובות לא עקביות ופערים בביקורת. **Procurize** מתמודדת עם האתגר על‑ידי שילוב של שלושה רעיונות חודשי‑קצה:  

1. **צינוריות מונעות אירועים** שמגיבות באופן מיידי לכל שינוי במדיניות, ראייה או זרם רגולטורי.  
2. **יצור משלים באחזור (RAG)** שמחלץ את ההקשר הרלוונטי ביותר ממאגר ידע חי לפני שמודל השפה יוצר תשובה.  
3. **העשרת גרף ידע דינמית** שמוסיפה, מעדכנת וקושרת ישויות באופן מתמשך כאשר נתונים חדשים זורמים פנימה.  

התוצאה היא **מנוע שאלון בזמן אמת, מותאם** המספק תשובות מדויקות ועמודות ברגע שהבקשה נרשמת במערכת.  

---  

## 1. למה ארכיטקטורת אירועים משנה את המשחק  

רוב פלטפורמות הציות מסתמכות על עבודות אצווה תקופתיות או עדכונים ידניים. ארכיטקטורת מונעת אירועים משפכת מודל זה: **כל** שינוי—בין אם זה שליטה חדשה של ISO, מדיניות פרטיות מתעדכנת, או מסמך שהוגש על‑ידי ספק—מפלט אירוע שמפעיל העשרה במ downstream.  

### יתרונות מרכזיים  

| יתרון | הסבר |
|-------|------|
| **סנכרון מיידי** | ברגע שהרגולטור מפרסם שינוי בחוק, המערכת קולטת את האירוע, מפענחת את הסעיף החדש ומעדכנת את גרף הידע. |
| **קיצור השהייה** | אין צורך להמתין למשימות לילה; תשובות השאלון יכולות להתייחס לנתונים העדכניים ביותר. |
| **פיצול סקאלבילי** | יצרנים (לדוגמה, מאגרי מדיניות, צינורות CI/CD) וצרכנים (שירותי RAG, רושמי ביקורת) פועלים באופן עצמאי, מה שמאפשר הגדלה אופקית. |

---  

## 2. יצור משלים באחזור (RAG) בלולאה  

RAG משלב את כוח הביטוי של מודלים גדולים (LLM) עם האיזון העובדי של מנוע אחזור. ב‑Procurize, זרימת העבודה היא:  

1. **המשתמש מתחיל מענה לשאלון** → אירוע בקשה נשלח.  
2. **שירות RAG מקבל את האירוע**, מחלץ מילות מפתח עיקריות מהשאלה, ושואל את גרף הידע עבור הקשרים הרלוונטיים ביותר (top‑k).  
3. **LLM מייצר תשובה טיוטה**, משלב ראיות שהושגו בנרטיב קוהרנטי.  
4. **בוחן אנושי מאשר** את הטיוטה; תוצאת הביקורת נשלחת חזרה כאירוע העשרה.  

לולאה זו מבטיחה שכל תשובה שנוצרה על‑ידי AI היא **ניתנת למעקב לראייה ניתנת לאימות** תוך שמירה על רמת שפה טבעית.  

---  

## 3. העשרת גרף ידע דינמית  

גרף הידע הוא שלד המערכת. הוא מאחסן ישויות כגון **תקנות, שליטות, מסמכי ראייה, ספקים, וממצאי ביקורת**, מקושרות על‑ידי קשרים סמנטיים (למשל *מקיים*, *מתייחס ל*, *מעודכן ב*).  

### 3.1. סקירת סכמה של הגרף  

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

*כל תוויות הקודקודים מוקפות במרכאות כפולות בהתאם לדרישה.*  

### 3.2. גורמי ההעשרה  

| מקור הפעלה | סוג אירוע | פעולה של העשרה |
|------------|-----------|-----------------|
| **Commit במאגר מדיניות** | `policy_updated` | ניתוח סעיפים חדשים, יצירת/מיזוג קודקודי `Control`, קישור ל‑`Regulation` קיים. |
| **העלאת מסמך** | `evidence_added` | הוספת מטא‑נתוני קובץ, יצירת חיבורים וקטוריים, קישור ל‑`Control` הרלוונטי. |
| **הזנת רגולטור** | `regulation_changed` | עדכון קודקוד `Regulation`, הפצת גרסאות לשינויים למ downstream. |
| **משוב מביקורת** | `answer_approved` | תיוג `Evidence` עם ציון אמינות, הצגה בשאילתות RAG עתידיות. |

אירועים אלה מעובדים על‑ידי **זרמי‑Kafka** ו‑**פונקציות Serverless** המבצעות את מוטציות הגרף בצורה אטומית, תוך שמירה על עקביות.  

---  

## 4. חיבור הכול יחד: זרימה מקצה‑אל‑מקצה  

```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
```  

הדיאגרמה ממחישה **לולאת משוב סגורה** שבה כל תשובה מאושרת מעשירה את הגרף, מה שהופך את המענה הבא לחכם יותר.  

---  

## 5. מסלול טכני לביצוע  

### 5.1. בחירות טכנולוגיות  

| שכבה | טכנולוגיה מומלצת |
|------|--------------------|
| Event Bus | **Apache Kafka** או **AWS EventBridge** |
| עיבוד זרמים | **Kafka Streams**, **AWS Lambda**, או **GCP Cloud Functions** |
| גרף ידע | **Neo4j** עם ספריית **Graph Data Science** |
| מנוע אחזור | **FAISS** או **Pinecone** לחיפוש קירוב וקטורי |
| Backend LLM | **OpenAI GPT‑4o**, **Anthropic Claude**, או אשכול LLaMA 2 פנימי |
| UI | **React** + **Procurize SDK** |

### 5.2. דוגמת פונקציית העשרה (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":
            # יצירת/עדכון קודקודי 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":
            # תיוג ראייה עם רמת ביטחון
            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"])
```  

הקטע מציג כיצד **מטפל אירוע יחיד** שומר על סינכרון הגרף ללא צורך בהתערבות ידנית.  

---  

## 6. אבטחה וביקורת  

* **אימוטביליות** – שמירת כל מוטציית גרף כתיעוד אירוע בתור לוג בלתי ניתן לשינוי (למשל **קטע לוג של Kafka**).  
* **בקרות גישה** – יישום **RBAC** ברמת הגרף; רק שירותים מורשים יכולים ליצור או למחוק קודקודים.  
* **פרטיות נתונים** – הצפנת ראיות במנוחה באמצעות **AES‑256**, והצפנה ברמת השדה ל‑PII.  
* **שרשרת ביקורת** – יצירת **hash קריפטוגרפי** לכל מטען תשובה והטמעתו ביומן הביקורת לצורך הוכחת שלמות.  

---  

## 7. השפעה עסקית: מדדים משמעותיים  

| מדד | שיפור צפוי |
|------|-------------|
| **זמן תגובה ממוצע** | ירידה מ‑48 שעות ל‑< 5 דקות |
| **ציון עקביות תשובות** (מבוסס על ולידציה אוטומטית) | עלייה מ‑78 % ל‑96 % |
| **מאמץ ידני (שעות‑אדם לשאלון)** | ירידה ב‑70 % |
| **ממצאי ביקורת הקשורים לראיות מיושנות** | ירידה ב‑85 % |

המספרים נלקחו מניסויי **Proof‑of‑Concept** מוקדמים בשתי חברות Fortune‑500 SaaS ששילבו את מודל גרף הידע המונע אירועים ב‑Procurize.  

---  

## 8. מפת דרכים עתידית  

1. **גרפים מפורסמים חוצי‑ארגון** – לאפשר לחברות מרובות לשתף מפתחות של שליטה באופן אנונימי תוך שמירה על ריבונות הנתונים.  
2. **אינטגרציית הוכחות אפס‑ידע (Zero‑Knowledge Proof)** – לספק הוכחה קריפטוגרפית שהראייה עומדת בתנאי שליטה מבלי לחשוף את המסמך עצמו.  
3. **כללי ריפוי עצמי** – לזהות ניוון מדיניות באופן אוטומטי ולשאוב פעולות תיקון לצוות הציות.  
4. **RAG רב‑לשוני** – להרחיב את יצירת התשובות לתמיכה בצרפתית, גרמנית ומנדרינית באמצעות וקטורים רב‑לשוניים.  

---  

## 9. התחלה עם Procurize  

1. **הפעל את ה‑Event Hub** בלוח הבקרה של Procurize.  
2. **קשר את מאגר המדיניות** שלך (GitHub, Azure DevOps) כך שישגר אירועי `policy_updated`.  
3. **פרוס את פונקציות ההעשרה** באמצעות תמונות Docker שסופקו.  
4. **הגדר את מחבר RAG** – הפנה אותו אל מאגר הווקטורים שלך וקבע עומק אחזור.  
5. **הפעל שאלון פיילוט** וצפה במערכת ממלאת תשובות באופן אוטומטי תוך שניות.  

הוראות התקנה מפורטות זמינות ב‑**Procurize Developer Portal** תחת *Event‑Driven Knowledge Graph*.  

---  

## 10. מסקנה  

בזכות שילוב **צינוריות מונעות אירועים**, **יצור משלים באחזור**, ו‑**גרף ידע מועשר דינמית**, Procurize מספקת **מנוע שאלון בזמן אמת, לומד עצמי**. ארגונים זוכים למחזור תגובה מהיר יותר, דיוק גבוה יותר בתשובות, ושרשרת ראיות ניתנת לביקורת – יתרונות מפתח בנוף הציות המודרני.  

אימוץ ארכיטקטורה זו היום מציב את צוות האבטחה שלך **לגדול יחד עם שינוי רגולטורי**, להפוך שאלונים מנקודת כאב ליתרון אסטרטגי, ובסופו של דבר לבנות אמון חזק יותר עם הלקוחות שלך.  

---  

## <span class='highlight-content'>ראה</span> גם  

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