
# निजी बहु‑किरायेदार प्रश्नावली स्वचालन के लिए संघीकृत प्रॉम्प्ट इंजन

## बहु‑किरायेदार सुरक्षा प्रश्नावली स्वचालन क्यों महत्त्वपूर्ण है  

सुरक्षा और अनुपालन प्रश्नावली SaaS प्रदाताओं, एंटरप्राइज़ खरीदारों और तृतीय‑पक्ष ऑडिटर्स के लिए एक सर्वव्यापी बाधा बनती हैं। पारम्परिक मैन्युअल प्रक्रिया तीन बार‑बार आने वाली समस्याओं से जूझती है:

1. **डेटा साइलो** – प्रत्येक किरायेदार अपने साक्ष्य और नीति दस्तावेज़ स्वयं रखता है, जिससे सामूहिक सीख का लाभ उठाना असंभव हो जाता है।  
2. **गोपनीयता जोखिम** – प्रश्नावली उत्तरों को संगठनों के बीच साझा करने से अनजाने में संवेदनशील नियंत्रण या ऑडिट निष्कर्ष उजागर हो सकते हैं।  
3. **स्केलेबिलिटी सीमा** – ग्राहकों की संख्या बढ़ने पर उत्तरों को सटीक, अद्यतन और ऑडिट‑तैयार रखने की मेहनत रैखिक रूप से बढ़ती है।

एक **संघीकृत प्रॉम्प्ट इंजन** इन चुनौतियों को इस प्रकार हल करता है कि कई किरायेदार एक साझा AI‑आधारित उत्तर उत्पन्न करने वाली सेवा पर सहयोग कर सकते हैं, जबकि कच्चा डेटा कभी भी अपने मूल वातावरण से बाहर नहीं जाता।

## मुख्य अवधारणाएँ

| अवधारणा | स्पष्टीकरण |
|---------|--------------|
| **संघीकृत लर्निंग (FL)** | मॉडल अपडेट प्रत्येक किरायेदार के डेटा पर स्थानीय रूप से गणना किए जाते हैं, फिर गोपनीयता‑सुरक्षित तरीके से एकत्रित कर वैश्विक LLM प्रॉम्प्ट रिपोजिट्री को बेहतर किया जाता है। |
| **प्रॉम्प्ट इंजन** | एक सेवा जो पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स को संग्रहीत, संस्करण‑नियंत्रित और पुनः प्राप्त करती है, जो विशिष्ट नियामक ढांचों (जैसे [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR आदि) के अनुरूप होती हैं। |
| **जीरो‑नॉलेज प्रूफ़ (ZKP) प्रमाणीकरण** | यह सुनिश्चित करता है कि किरायेदार का प्रॉम्प्ट पूल में योगदान वैध है, जबकि अंतर्निहित साक्ष्य को उजागर नहीं करता। |
| **एन्क्रिप्टेड नॉलेज ग्राफ (KG)** | एक ग्राफ जो नियंत्रण, साक्ष्य कलाकृतियों और नियामक क्लॉज़ के बीच संबंधों को एन्क्रिप्टेड रूप में पकड़ता है, जिसे होमॉरफ़िक एन्क्रिप्शन से खोजा जा सकता है। |
| **ऑडिट लेजर** | अपरिवर्तनीय ब्लॉकचेन‑आधारित लॉग जो हर प्रॉम्प्ट अनुरोध, प्रतिक्रिया और मॉडल अपडेट को पूरी ट्रेसबिलिटी के लिए रिकॉर्ड करता है। |

## वास्तु‑चित्र अवलोकन

नीचे एक उच्च‑स्तरीय Mermaid आरेख है जो संघीकृत प्रॉम्प्ट इंजन के डेटा प्रवाह और घटक सीमाओं को दर्शाता है।

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*सभी नोड लेबल को आवश्यकतानुसार डबल कोट्स में रखा गया है।*

### यह कैसे कार्य करता है

1. **स्थानीय प्रॉम्प्ट निर्माण** – प्रत्येक किरायेदार की सुरक्षा टीम अपने पोर्टल में प्रॉम्प्ट बनाती है। प्रॉम्प्ट नियंत्रण आईडी और साक्ष्य पॉइंटर्स को संदर्भित करते हैं, जो किरायेदार के एन्क्रिप्टेड KG में संग्रहीत होते हैं।  
2. **एन्क्रिप्शन एवं सबमिशन** – प्रॉम्प्ट एन्क्रिप्शन लेयर प्रॉम्प्ट टेक्स्ट को किरायेदार‑विशिष्ट सार्वजनिक कुंजी से एन्क्रिप्ट करता है, जिससे गोपनीयता बनी रहती है जबकि संघीकृत प्रॉम्प्ट सर्विस एन्क्रिप्टेड पेलोड को इंडेक्स कर सकती है।  
3. **संघीकृत मॉडल अपडेट** – प्रत्येक किरायेदार एक हल्का FL वर्कर चलाता है जो अपने प्रश्नावली कॉर्पस पर एक संकुचित LLM को फाइन‑ट्यून करता है। केवल ग्रेडिएंट डेल्टा, डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ संरक्षित, सुरक्षित एग्रेगेटर को भेजे जाते हैं।  
4. **वैश्विक प्रॉम्प्ट रिपोजिटरी** – एकत्रित अपडेट एक साझा प्रॉम्प्ट‑सेलेक्शन मॉडल को बेहतर बनाते हैं। सार्वजनिक प्रॉम्प्ट रिपोजिटरी संस्करणित, एन्क्रिप्टेड प्रॉम्प्ट संग्रहीत करती है जिन्हें कोई भी किरायेदार सुरक्षित रूप से प्राप्त कर सकता है।  
5. **उत्तर उत्पन्न करना** – जब नया प्रश्नावली आता है, किरायेदार पोर्टल संघीकृत प्रॉम्प्ट सर्विस को क्वेरी करता है। सर्विस सबसे उपयुक्त एन्क्रिप्टेड प्रॉम्प्ट चुनती है, उसे स्थानीय रूप से डिक्रिप्ट करती है, और किरायेदार‑विशिष्ट LLM चलाकर उत्तर उत्पन्न करती है।  
6. **ऑडिट ट्रेल** – हर अनुरोध, प्रतिक्रिया और मॉडल योगदान ऑडिट लेजर पर लॉग किया जाता है, जिससे ऑडिट नियमन के साथ पूर्ण अनुपालन सुनिश्चित होता है।

## गोपनीयता‑सुरक्षित तकनीकें – विस्तार से  

### डिफरेंशियल प्राइवेसी (DP)  

DP स्थानीय ग्रेडिएंट अपडेट्स में कैलिब्रेटेड शोर जोड़ता है इससे पहले कि वे किरायेदार के पर्यावरण से बाहर जाएँ। यह गारंटी देता है कि किसी एकल साक्ष्य दस्तावेज़ की मौजूदगी या अनुपस्थिति को एकत्रित मॉडल से अनुमान नहीं लगाया जा सकता।

### होमॉरफ़िक एन्क्रिप्शन (HE)  

HE संघीकृत प्रॉम्प्ट सर्विस को एन्क्रिप्टेड KG नोड्स के भीतर कीवर्ड सर्च करने की अनुमति देता है बिना उन्हें डिक्रिप्ट किए। इसका अर्थ है कि प्रॉम्प्ट चयन किरायेदार की गोपनीयता प्रतिबंधों का सम्मान करता है जबकि वैश्विक नॉलेज बेस के लाभ उठाता है।

### ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़ (ZKP)  

जब किरायेदार नया प्रॉम्प्ट टेम्पलेट योगदान देता है, एक ZKP प्रमाणित करता है कि प्रॉम्प्ट आंतरिक नीति मानकों (जैसे, कोई अनुचित खुलासा नहीं) का पालन करता है, बिना प्रॉम्प्ट की सामग्री उजागर किए। एग्रेगेटर केवल वही प्रमाण स्वीकार करता है जो अनुपालन की पुष्टि करते हैं।

## सुरक्षा एवं अनुपालन टीमों के लिए लाभ  

| लाभ | प्रभाव |
|------|--------|
| **मैन्युअल मेहनत में कमी** | स्वचालित प्रॉम्प्ट चयन और AI‑जेनरेटेड उत्तर प्रश्नावली की टर्न‑अराउंड समय को हफ्तों से घंटों में घटा देते हैं। |
| **निरंतर सीख** | संघीकृत अपडेट उत्तर गुणवत्ता को समय के साथ सुधारते हैं, बिना केंद्रीय डेटा संग्रह के नई नियामक भाषा को अपनाते हैं। |
| **नियामक लचीलापन** | प्रॉम्प्ट टेम्पलेट को विशिष्ट क्लॉज़ से मैप किया गया है; जब कोई फ्रेमवर्क अपडेट होता है, केवल प्रभावित प्रॉम्प्ट को संशोधित करने की आवश्यकता होती है। |
| **पूर्ण ऑडिटेबिलिटी** | अपरिवर्तनीय लेजर प्रविष्टियों से यह प्रमाण मिलता है कि किसने, कब, और किस मॉडल संस्करण का उपयोग करके उत्तर उत्पन्न किया। |
| **किरायेदार अलगाव** | कोई भी कच्चा साक्ष्य कभी किरायेदार के एन्क्रिप्टेड KG से बाहर नहीं जाता, जिससे डेटा‑रेजिडेन्सी और गोपनीयता कानूनों का पालन होता है। |

## कार्यान्वयन ब्लूप्रिंट  

1. **प्रारम्भिक चरण**  
   - संघीकृत प्रॉम्प्ट सर्विस को प्रबंधित Kubernetes क्लस्टर पर तैनात करें, जहाँ एन्क्रिप्शन कुंजियों के लिये sealed‑secrets उपयोग हों।  
   - ऑडिट लेजर के लिये एक अनुमति‑प्राप्त ब्लॉकचेन नेटवर्क (जैसे Hyperledger Fabric) स्थापित करें।  

2. **किरायेदार ऑनबोर्डिंग**  
   - प्रत्येक किरायेदार को एक विशिष्ट कुंजी‑जोड़ी और एक हल्का FL एजेंट (Docker इमेज) प्रदान करें।  
   - बैच इन्जेस्टन पाइपलाइन के माध्यम से मौजूदा नीति दस्तावेज़ों को एन्क्रिप्टेड KG में माइग्रेट करें।  

3. **प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी बूट‑स्ट्रैपिंग**  
   - सार्वजनिक प्रॉम्प्ट रिपोजिटरी को उद्योग‑स्टैंडर्ड टेम्पलेट्स से सीड करें, जैसे [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)।  
   - प्रत्येक टेम्पलेट की अनुपालन प्रमाणित करने के लिये एक‑बार ZKP सत्यापन चलाएँ।  

4. **ऑपरेशन साइकिल**  
   - **दैनिक**: FL वर्कर ग्रेडिएंट अपडेट्स की गणना कर सुरक्षित एग्रेगेटर को भेजते हैं।  
   - **प्रति प्रश्नावली**: किरायेदार पोर्टल मेल खाते प्रॉम्प्ट को प्राप्त करता है, स्थानीय रूप से डिक्रिप्ट करता है, और ट्यून्ड LLM को कॉल करता है।  
   - **उत्तर‑के‑बाद**: परिणाम ऑडिट लेजर में लॉग होता है, और कोई भी समीक्षक फीडबैक फिर प्रॉम्प्ट सुधार लूप में फीड होता है।  

5. **निगरानी एवं प्रशासन**  
   - DP एप्सिलॉन मानों को ट्रैक करें ताकि गोपनीयता बजट का सम्मान हो।  
   - Grafana डैशबोर्ड का उपयोग करके मॉडल ड्रिफ्ट, प्रॉम्प्ट उपयोग हीटमैप, और लेजर स्वास्थ्य को विज़ुअलाइज़ करें।  

## वास्तविक उपयोग केस: SaaS प्रदाता “DataShield”

*परिप्रेक्ष्य*: DataShield 300 एंटरप्राइज़ ग्राहकों की सेवा करता है, जिन्हें SOC 2 और ISO 27001 प्रश्नावली उत्तरों की आवश्यकता होती है। उनकी सुरक्षा टीम **150 व्यक्तिविशेष‑दिन / माह** साक्ष्य संकलन में खर्च करती थी।

*समाधान*: तीन क्षेत्रीय डेटा सेंटर में संघीकृत प्रॉम्प्ट इंजन लागू किया। दो महीनों में:

- **टर्न‑अराउंड समय** **12 दिन** से घट कर **3 घंटे** रह गया।  
- **मैन्युअल मेहनत** में **78 %** की कमी आई, जिससे टीम अधिक प्रभावशाली जोखिम शमन पर ध्यान दे सकी।  
- **ऑडिट तैयारी** सुधरी: हर उत्तर को लेजर में विशिष्ट प्रॉम्प्ट संस्करण और मॉडल स्नैपशॉट के साथ ट्रेस किया गया।  

*मुख्य मीट्रिक*  

| मीट्रिक | पूर्व | बाद |
|----------|------|------|
| औसत प्रश्नावली प्रतिक्रिया समय | 12 दिन | 3 घंटे |
| साक्ष्य मैपिंग में लगा व्यक्ति‑दिन | 150 | 33 |
| गोपनीयता घटनाएँ | 2 | 0 |
| विशेषज्ञ उत्तरों के विरुद्ध मॉडल सटीकता (BLEU) | 0.62 | 0.84 |

## भविष्य की दिशा  

1. **क्रॉस‑डोमेन नॉलेज ट्रांसफर** – संघीकृत इंजन को विभिन्न नियामक डोमेनों (जैसे, HIPAA ↔ PCI‑DSS) के बीच सीख साझा करने के लिये मेटा‑लर्निंग के साथ विस्तारित करना।  
2. **जनरेटिव रिट्रीवॉल‑ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)** – एन्क्रिप्टेड KG रिट्रीवल को LLM जनरेशन के साथ मिलाकर अधिक समृद्ध, उद्धरण‑समर्थित उत्तर प्रदान करना।  
3. **AI‑ड्रिवेन प्रॉम्प्ट सुझाव** – ऑडिटर की टिप्पणियों के भावना विशलेषण और लाइव फीडबैक लूप के आधार पर वास्तविक‑समय में प्रॉम्प्ट सुधार की सिफ़ारिशें प्रदान करना।  

## प्रारम्भिक जाँच‑सूची  

- [ ] Kubernetes क्लस्टर को sealed‑secrets के साथ कुंजी प्रबंधन के लिये तैयार करें।  
- [ ] संघीकृत प्रॉम्प्ट सर्विस को तैनात करें और TLS म्युटुअल ऑथेंटिकेशन कॉन्फ़िगर करें।  
- [ ] प्रत्येक किरायेदार को कुंजी‑जोड़ी और Docker‑आधारित FL एजेंट जारी करें।  
- [ ] प्रदान किए गए ETL स्क्रिप्ट से मौजूदा नीति दस्तावेज़ों को एन्क्रिप्टेड KG में माइग्रेट करें।  
- [ ] बेसलाइन टेम्पलेट से सार्वजनिक प्रॉम्प्ट रिपोजिटरी को सीड करें।  
- [ ] ब्लॉकचेन लेजर सक्रिय करें और CI/CD के साथ स्वचालित संस्करण टैगिंग को एकीकृत करें।  

> **प्रो टिप**: स्केल‑अप करने से पहले 5‑10 किरायेदारों के पायलट से DP पैरामीटर और ZKP सत्यापन थ्रेशोल्ड को फाइन‑ट्यून करें।  

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

- [Google Cloud Blog – बड़े पैमाने पर संघीकृत लर्निंग](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [Hyperledger Fabric दस्तावेज़ – ऑडिटेबल लेजर बनाना](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)