  

# वास्तविक‑समय अनुकूली प्रश्नावली उत्तरों के लिए इवेंट‑ड्रिवन नॉलेज ग्राफ एन्क्रिचमेंट  

सुरक्षा प्रश्नावली एक हमेशा बदलता लक्ष्य है। नियम बदलते हैं, नए नियंत्रण फ्रेमवर्क उभरते हैं, और विक्रेता निरंतर नए प्रमाण जोड़ते हैं। पारंपरिक स्थैतिक रिपॉज़िटरी इस गति के साथ नहीं चल पाती, जिससे उत्तर में देरी, असंगत उत्तर, और ऑडिट अंतराल होते हैं। **Procurize** इस चुनौती को तीन अत्याधुनिक अवधारणाओं को मिलाकर हल करता है:  

1. **इवेंट‑ड्रिवन पाइपलाइन** जो नीति, प्रमाण, या नियामक फ़ीड में किसी भी परिवर्तन पर तुरंत प्रतिक्रिया देती हैं।  
2. **रिट्रिवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG)** जो भाषा मॉडल को उत्तर तैयार करने से पहले जीवंत ज्ञान आधार से सबसे प्रासंगिक संदर्भ निकालता है।  
3. **डायनेमिक नॉलेज‑ग्राफ एन्क्रिचमेंट** जो नई डेटा स्ट्रीम आने पर निरंतर संस्थाओं को जोड़ता, अपडेट करता और लिंक करता है।  

परिणाम एक **वास्तविक‑समय, अनुकूली प्रश्नावली इंजन** है जो सिस्टम में अनुरोध आने के ही क्षण सटीक, अनुपालनयुक्त उत्तर देता है।  

---  

## 1. इवेंट‑ड्रिवन आर्किटेक्चर क्यों गेम‑चेंजर है  

अधिकांश अनुपालन प्लेटफ़ॉर्म आवधिक बैच जॉब या मैन्युअल अपडेट पर निर्भर होते हैं। इवेंट‑ड्रिवन आर्किटेक्चर इस मॉडल को उलट देता है: **कोई भी** परिवर्तन—चाहे नया ISO नियंत्रण, संशोधित प्राइवेसी नीति, या विक्रेता‑द्वारा प्रस्तुत दस्तावेज़—एक इवेंट उत्पन्न करता है जो डाउनस्ट्रीम एन्क्रिचमेंट को ट्रिगर करता है।  

### मुख्य लाभ  

| लाभ | व्याख्या |
|------|-----------|
| **तुरंत सिंक्रनाइज़ेशन** | जैसे ही नियामक नियम परिवर्तन प्रकाशित करता है, सिस्टम इवेंट को पकड़ता है, नई शर्त को पार्स करता है, और ज्ञान ग्राफ को अपडेट करता है। |
| **देरी में कमी** | रात के बैच जॉब की आवश्यकता नहीं; प्रश्नावली उत्तर सबसे ताज़ा डेटा को संदर्भित कर सकते हैं। |
| **स्केलेबल डीकपलिंग** | उत्पादक (जैसे, नीति रिपॉज़िटरी, CI/CD पाइपलाइन) और उपयोगकर्ता (RAG सेवाएँ, ऑडिट लॉगर) स्वतंत्र रूप से कार्य करते हैं, जिससे क्षैतिज स्केलेबिलिटी संभव होती है। |

---  

## 2. रिट्रिवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन लूप में  

RAG बड़े भाषा मॉडलों (LLM) की अभिव्यक्तिपूर्ण शक्ति को रिट्रिवल इंजन की तथ्यात्मक आधारशिला के साथ जोड़ता है। प्रोक्यूराइज़ में कार्यप्रवाह इस प्रकार है:  

1. **उपयोगकर्ता प्रश्नावली उत्तर शुरू करता है** → एक अनुरोध इवेंट उत्पन्न होता है।  
2. **RAG सेवा इवेंट प्राप्त करती है**, प्रमुख प्रश्न टोकन निकालती है, और शीर्ष‑k प्रासंगिक प्रमाण नोड्स के लिए ज्ञान ग्राफ को क्वेरी करती है।  
3. **LLM एक ड्राफ्ट उत्तर उत्पन्न करता है**, प्राप्त प्रमाण को एक सुसंगत कथा में जोड़ता है।  
4. **मानव समीक्षक ड्राफ्ट को सत्यापित करता है**; समीक्षा परिणाम को एन्क्रिचमेंट इवेंट के रूप में वापस भेजा जाता है।  

यह लूप सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक AI‑जनित उत्तर **सत्यापित प्रमाण से ट्रेसेबल** हो, जबकि प्राकृतिक भाषा की प्रवाहशीलता का लाभ भी लेता है।  

---  

## 3. डायनेमिक नॉलेज‑ग्राफ एन्क्रिचमेंट  

ज्ञान ग्राफ प्रणाली की रीढ़ है। यह **नियम, नियंत्रण, प्रमाण दस्तावेज़, विक्रेता, और ऑडिट निष्कर्ष** जैसी इकाइयों को संग्रहीत करता है, जिन्हें *fulfills*, *references*, *updated_by* जैसे अर्थपूर्ण संबंधों से जोड़ा जाता है।  

### 3.1. ग्राफ़ स्कीमा अवलोकन  

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

*सभी नोड लेबल डबल कोट्स में enclosed हैं जैसा आवश्यक है।*  

### 3.2. एन्क्रिचमेंट ट्रिगर्स  

| ट्रिगर स्रोत | इवेंट प्रकार | एन्क्रिचमेंट कार्य |
|--------------|---------------|-------------------|
| **पॉलिसी रेपो कमिट** | `policy_updated` | नई शर्तें पार्स करें, `Control` नोड बनाएं/मर्ज करें, मौजूदा `Regulation` से लिंक करें। |
| **दस्तावेज़ अपलोड** | `evidence_added` | फ़ाइल मेटाडेटा संलग्न करें, एम्बेडिंग जेनरेट करें, संबंधित `Control` से कनेक्ट करें। |
| **नियामक फ़ीड** | `regulation_changed` | `Regulation` नोड अपडेट करें, संस्करण परिवर्तन को डाउनस्ट्रीम में प्रसारित करें। |
| **समीक्षा फ़ीडबैक** | `answer_approved` | संबंधित `Evidence` को विश्वसनीयता स्कोर टैग करें, भविष्य के RAG क्वेरी में दर्शाएँ। |

इन इवेंट्स को **Kafka‑स्टाइल स्ट्रीम** और **सर्वरलेस फ़ंक्शन** द्वारा एटोमिक रूप से प्रोसेस किया जाता है, जिससे संगति बनी रहती है।  

---  

## 4. सबको एक साथ मिलाकर: एंड‑टू‑एंड फ्लो  

```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
```  

यह आरेख एक **बंद फ़ीडबैक लूप** दर्शाता है जहाँ प्रत्येक स्वीकृत उत्तर ग्राफ़ को समृद्ध करता है, जिससे अगला उत्तर और अधिक स्मार्ट बनता है।  

---  

## 5. कार्यान्वयन के लिए तकनीकी ब्लूप्रिंट  

### 5.1. स्टैक विकल्प  

| लेयर | अनुशंसित तकनीक |
|-------|-----------------|
| इवेंट बस | **Apache Kafka** या **AWS EventBridge** |
| स्ट्रीम प्रोसेसिंग | **Kafka Streams**, **AWS Lambda**, या **GCP Cloud Functions** |
| नॉलेज ग्राफ | **Neo4j** के साथ **Graph Data Science** लाइब्रेरी |
| रिट्रिवल इंजन | **FAISS** या **Pinecone** वेक्टर समानता के लिए |
| LLM बैकएंड | **OpenAI GPT‑4o**, **Anthropic Claude**, या ऑन‑प्रेम LLaMA 2 क्लस्टर |
| UI | **React** + **Procurize SDK** |

### 5.2. नमूना एन्क्रिचमेंट फ़ंक्शन (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":
            # Create or update Control nodes
            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":
            # Tag evidence with confidence
            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"])
```  

यह स्निपेट दिखाता है कि **एकल इवेंट हैंडलर** कैसे ग्राफ़ को मैनुअल हस्तक्षेप के बिना सिंक्रनाइज़ रख सकता है।  

---  

## 6. सुरक्षा और ऑडिटिंग विचार  

* **अपरिवर्तनीयता** – प्रत्येक ग्राफ़ म्यूटेशन को अपरिवर्तनीय इवेंट लॉग (जैसे **Kafka लॉग सेगमेंट**) में अपेंड‑ओनली स्टोर किया जाता है।  
* **एक्सेस कंट्रोल** – ग्राफ़ लेयर पर **RBAC** लागू करें; केवल प्राधिकृत सेवाएँ नोड बना या हटा सकती हैं।  
* **डाटा प्राइवेसी** – प्रमाण को **AES‑256** से स्थैतिक रूप से एन्क्रिप्ट करें, PII के लिए **फ़ील्ड‑लेवल एन्क्रिप्शन** उपयोग करें।  
* **ऑडिट ट्रेल** – प्रत्येक उत्तर पेलोड का **क्रिप्टोग्राफिक हैश** जनरेट करके ऑडिट लॉग में एम्बेड करें, जिससे छेड़छाड़ का सबूत मिल सके।  

---  

## 7. व्यापार प्रभाव: महत्वपूर्ण मीट्रिक  

| मीट्रिक | अपेक्षित सुधार |
|----------|-------------------|
| **औसत प्रतिक्रिया समय** | 48 घंटे से < 5 मिनट तक घटेगा |
| **उत्तर स्थिरता स्कोर** (स्वचालित वैधता आधारित) | 78 % से 96 % तक बढ़ेगा |
| **हाथ‑से‑किये जाने वाले घंटे प्रति प्रश्नावली** | 70 % की कमी |
| **पुराने प्रमाण से संबंधित ऑडिट निष्कर्ष** | 85 % की कमी |

ये आँकड़े दो Fortune‑500 SaaS कंपनियों में प्रोक्यूराइज़ के साथ इवेंट‑ड्रिवन KG मॉडल को एकीकृत करने वाले शुरुआती **प्रूफ़‑ऑफ़‑कंसेप्ट** से प्राप्त हैं।  

---  

## 8. भविष्य रोडमैप  

1. **क्रॉस‑ऑर्ग फ़ेडरेटेड ग्राफ़** – कई कंपनियों को अनामांकित नियंत्रण मैपिंग साझा करने की सुविधा, जबकि डेटा संप्रभुता बनी रहे।  
2. **ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़ इंटीग्रेशन** – प्रमाण को उजागर किए बिना यह साबित करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ़ प्रदान करना कि वह नियंत्रण को पूरा करता है।  
3. **सेल्फ‑हीलिंग नियम** – स्वचालित रूप से नीति विचलन पहचानें और अनुपालन टीम को सुधारात्मक कार्रवाई सुझाएँ।  
4. **बहुभाषी RAG** – फ्रेंच, जर्मन और मंदारिन का समर्थन करने के लिए मल्टीलिंगुअल एम्बेडिंग के साथ उत्तर जनरेशन का विस्तार।  

---  

## 9. प्रोक्यूराइज़ के साथ शुरूआत  

1. अपने प्रोक्यूराइज़ एडमिन कंसोल में **इवेंट हब** सक्षम करें।  
2. अपने नीति रेपो (GitHub, Azure DevOps) को जोड़ें ताकि `policy_updated` इवेंट उत्सर्जित हों।  
3. प्रदान किए गए Docker इमेज का उपयोग करके एन्क्रिचमेंट फ़ंक्शन डिप्लॉय करें।  
4. **RAG कनेक्टर कॉन्फ़िगर करें** – इसे अपने वेक्टर स्टोर की ओर इशारा करें और रिट्रीवल डीप्थ सेट करें।  
5. एक पायलट प्रश्नावली चलाएँ और देखें कि सिस्टम सेकंड में उत्तर स्वतः भर देता है।  

विस्तृत सेटअप निर्देश **प्रोक्यूराइज़ डेवलपर पोर्टल** के *इवेंट‑ड्रिवन नॉलेज ग्राफ* अनुभाग में उपलब्ध हैं।  

---  

## 10. निष्कर्ष  

**इवेंट‑ड्रिवन पाइपलाइन**, **रिट्रिवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन**, और **डायनेमिक नॉलेज‑ग्राफ एन्क्रिचमेंट** को मिलाकर प्रोक्यूराइज़ एक **वास्तविक‑समय, स्व‑शिक्षी प्रश्नावली इंजन** प्रदान करता है। इस आर्किटेक्चर से संगठन तेज़ प्रतिक्रिया चक्र, उच्च उत्तर विश्वसनीयता, और ऑडिट‑योग्य प्रमाण पथ प्राप्त करते हैं—जो आज के तेज़ी से बदलते अनुपालन परिदृश्य में प्रमुख अंतरकर्ता है।  

इस तकनीक को अपनाने से आपका सुरक्षा टीम नियामक बदलावों के साथ **स्केलेबल** हो जाएगा, प्रश्नावली को बाधा से **रणनीतिक लाभ** में बदल देगा, और अंततः आपके ग्राहकों के साथ विश्वास को मजबूत करेगा।  

---  

## <span class='highlight-content'>देखें</span> Also  

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