  

# Obogaćivanje grafova znanja pokrenuto događajima za odgovore na adaptivna pitanja u stvarnom vremenu  

Sigurnosni upitnici su dinamična meta. Propisi se mijenjaju, pojavljuju se novi okviri kontrola, a dobavljači stalno dodaju svježe dokaze. Tradicionalna statička spremišta teško prate tempo, što dovodi do odgođenih odgovora, nekonzistentnih odgovora i praznina u reviziji. **Procurize** rješava ovaj izazov spajanjem tri najnovije koncepcije:  

1. **Pipelineovi pokrenuti događajima** koji reagiraju trenutačno na bilo koju promjenu u politici, dokazu ili regulatornom feedu.  
2. **Generiranje pojačano dohvatom (RAG)** koje povlači najrelevantniji kontekst iz živog znanja prije nego je jezični model oblikuje odgovor.  
3. **Dinamičko obogaćivanje grafova znanja** koje neprekidno dodaje, ažurira i povezuje entitete kako podaci pristižu.  

Rezultat je **engines za upitnike u stvarnom vremenu i adaptivni** koji isporučuje točne, usklađene odgovore u trenutku kada zahtjev stigne u sustav.  

---  

## 1. Zašto je arhitektura pokrenuta događajima prelomnica  

Većina platformi za usklađenost oslanja se na periodične batch poslove ili ručna ažuriranja. Arhitektura pokrenuta događajima preokreće taj model: **bilo koja** promjena — bilo da je to nova ISO kontrola, revidirana politika privatnosti ili artefakt koji je dostavio dobavljač — emitira događaj koji pokreće downstream obogaćivanje.  

### Glavne prednosti  

| Prednost | Objašnjenje |
|----------|-------------|
| **Trenutačna sinkronizacija** | Čim regulator objavi promjenu pravila, sustav zabilježi događaj, parsira novu klauzulu i ažurira graf znanja. |
| **Smanjena latencija** | Nema potrebe čekati noćne poslove; odgovori na upitnike mogu se referirati na najnovije podatke. |
| **Skalabilno odvajanje** | Proizvođači (npr. repozitoriji politika, CI/CD pipelinei) i potrošači (RAG usluge, audit loggeri) rade neovisno, omogućavajući horizontalno skaliranje. |

---  

## 2. Generiranje pojačano dohvatom u petlji  

RAG kombinira izražajnu moć velikih jezičnih modela (LLM‑ova) s čvrstim temeljima pretraživačkog motora. U Procurizeu je tijek rada sljedeći:  

1. **Korisnik pokreće odgovor na upitnik** → emitira se događaj zahtjeva.  
2. **RAG usluga prima događaj**, izdvoji ključne tokene pitanja i upita graf znanja za top‑k relevantnih čvorova dokaza.  
3. **LLM generira skicu odgovora**, uklapajući dohvaćene dokaze u koherentnu naraciju.  
4. **Ljudski revizor potvrđuje** skicu; rezultat revizije šalje se natrag kao događaj obogaćivanja.  

Ova petlja osigurava da svaki AI‑generirani odgovor bude **poveziv na provjerljive dokaze**, a istovremeno zadržava prirodnu tečnost jezika.  

---  

## 3. Dinamičko obogaćivanje grafova znanja  

Graf znanja je kičma sustava. Pohranjuje entitete poput **Regulativa, Kontrola, Dokumenata dokaza, Dobavljača i Revizijskih nalaza**, povezanih semantičkim odnosima (npr. *ispunjava*, *referencira*, *ažurira_od*).  

### 3.1. Pregled sheme grafa  

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

*All node labels are enclosed in double quotes as required.*  

### 3.2. Okidači obogaćivanja  

| Izvor okidača | Tip događaja | Akcija obogaćivanja |
|----------------|--------------|---------------------|
| **Commit u repozitoriju politika** | `policy_updated` | Parsiranje novih klauzula, stvaranje/spajanje čvorova `Control`, povezivanje s postojećom `Regulation`. |
| **Učitavanje dokumenta** | `evidence_added` | Priložiti metapodatke datoteke, generirati embedinge, povezati s relevantnom `Control`. |
| **Regulatorni feed** | `regulation_changed` | Ažurirati čvor `Regulation`, proslijediti promjenu verzija nizvodno. |
| **Povratna informacija revizije** | `answer_approved` | Označiti povezani `Evidence` s ocjenom povjerenja, učiniti ga vidljivim u budućim RAG upitima. |

Ti događaji obrađuju se **Kafka‑style streamovima** i **serverless funkcijama** koje izvršavaju mutacije grafa atomarno, čuvajući konzistenciju.  

---  

## 4. Sve zajedno: End‑to‑End tok  

```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
```  

Dijagram prikazuje **zatvorenu povratnu petlju** gdje svaki odobreni odgovor obogaćuje graf, čineći sljedeći odgovor pametnijim.  

---  

## 5. Tehnički plan za implementaciju  

### 5.1. Preporučeni stek  

| Sloj | Preporučena tehnologija |
|------|------------------------|
| Event Bus | **Apache Kafka** ili **AWS EventBridge** |
| Stream processing | **Kafka Streams**, **AWS Lambda**, ili **GCP Cloud Functions** |
| Knowledge Graph | **Neo4j** s **Graph Data Science** knjižnicom |
| Retrieval Engine | **FAISS** ili **Pinecone** za vektorsku sličnost |
| LLM Backend | **OpenAI GPT‑4o**, **Anthropic Claude**, ili on‑prem LLaMA 2 klaster |
| UI | **React** + **Procurize SDK** |

### 5.2. Uzorak funkcije za obogaćivanje (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"])
```  

Ovaj isječak pokazuje kako **jedna funkcija događaja** može održavati graf u sinkronizaciji bez ručne intervencije.  

---  

## 6. Sigurnost i audit  

* **Neizmjenjivost** – Svaku mutaciju grafa pohranjujte kao dodatni događaj u neizmjenjivi zapis (npr. **Kafka log segment**).  
* **Kontrole pristupa** – Primijenite **RBAC** na razini grafa; samo ovlaštene usluge mogu stvarati ili brisati čvorove.  
* **Privatnost podataka** – Šifrirajte dokaze u mirovanju s **AES‑256**, koristite **šifriranje na razini polja** za PII.  
* **Audit trail** – Generirajte **kriptografski hash** svakog odgovora i uključite ga u audit log radi dokazivanja integriteta.  

---  

## 7. Poslovni učinak: metrički pokazatelji  

| Metrika | Očekivano poboljšanje |
|---------|------------------------|
| **Prosječno vrijeme odgovora** | ↓ s 48 h na < 5 min |
| **Score konzistentnosti odgovora** (temeljen na automatskoj validaciji) | ↑ s 78 % na 96 % |
| **Ručni napor (osoba‑sati po upitniku)** | ↓ za 70 % |
| **Revizijski nalazi vezani uz zastarjele dokaze** | ↓ za 85 % |

Brojke su rezultat ranih **Proof‑of‑Concept** implementacija kod dvaju Fortune‑500 SaaS poduzeća koja su integrirala model grafova znanja pokrenutog događajima u svoje Procurize okruženje.  

---  

## 8. Budući plan  

1. **Međuprovedeni federirani grafovi** – Omogućiti više tvrtki dijeliti anonimizirane mape kontrola uz očuvanje suvereniteta podataka.  
2. **Integracija Zero‑Knowledge Proof** – Pružiti kriptografski dokaz da dokaz zadovoljava kontrolu bez izlaganja sirovih dokumenata.  
3. **Self‑Healing pravila** – Automatski otkrivati odstupanja politika i predlagati korektivne akcije timovima za usklađenost.  
4. **Višejezični RAG** – Proširiti generiranje odgovora na francuski, njemački i mandarinski koristeći višestruke vektorske embedinge.  

---  

## 9. Kako započeti s Procurizeom  

1. **Omogućite Event Hub** u administrativnoj konzoli Procurizea.  
2. **Povežite svoj repozitorij politika** (GitHub, Azure DevOps) da emitira `policy_updated` događaje.  
3. **Implementirajte funkcije obogaćivanja** koristeći dostavljene Docker slike.  
4. **Konfigurirajte RAG konektor** – usmjerite ga na svoj vektorski store i postavite dubinu dohvaćanja.  
5. **Pokrenite pilotski upitnik** i promatrajte kako sustav automatski popunjava odgovore u sekundi.  

Detaljne upute su dostupne u **Procurize Developer Portal** pod *Event‑Driven Knowledge Graph*.  

---  

## 10. Zaključak  

Upletenjem **pipelineova pokrenutih događajima**, **generiranja pojačano dohvatom** i **dinamičnog obogaćivanja grafova znanja**, Procurize pruža **engine za upitnike u stvarnom vremenu i samonaučen**. Organizacije ostvaruju brže cikluse odgovora, veću točnost i audibilnu evidenciju dokaza — ključne prednosti u današnjem brzom regulativnom okruženju.  

Usvajanjem ove arhitekture već danas pozicionirate svoj tim za sigurnost da **skalira s regulativnim promjenama**, pretvara upitnike iz uskog grla u stratešku prednost i na kraju gradi jače povjerenje kod svojih kupaca.  

---  

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

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