
# Hibridno Retrieval‑Augmented Generation za sigurno, auditurabilno automatiziranje upitnika

## Uvod

Sigurnosni upitnici, procjene rizika dobavljača i revizije usklađenosti predstavljaju usko grlo za brzo rastuće SaaS tvrtke. Timovi provode nebrojene sate tražeći odredbe politika, povlačeći verzionirane dokaze i ručno sastavljajući narativne odgovore. Dok generativna AI može samostalno izraditi odgovore, čisti LLM izlaz često nedostaje **trazivost**, **rezidencijalnost podataka** i **auditurabilnost**—tri ne‑pregovarača‑stupa za regulirane okoline.

Ulazi **Hibridni Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: uzorak dizajna koji spaja kreativnost velikih jezičnih modela (LLM‑ova) s pouzdanošću enterprise dokumentacijskog trezora. U ovom članku detaljno ćemo razložiti kako Procur2ze može integrirati hibridni RAG cjevovod da:

* **Jamči podrijetlo izvora** za svaku generiranu rečenicu.  
* **Nametne policy‑as‑code ograničenja** u vrijeme izvođenja.  
* **Očuva nepromjenjive audit‑logove** koji zadovoljavaju vanjske revizore.  
* **Skalira kroz multi‑tenant okoline** uz poštivanje regionalnih zahtjeva za pohranu podataka.

Ako ste čitali naše prethodne objave o “AI Powered Retrieval Augmented Generation” ili “Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI”, prepoznat ćete mnoge iste gradivne blokove—ali ovaj put je fokus na **sigurnom spajanju** i **orchestraciji usmjerenoj na usklađenost**.

---

## Zašto čisti LLM odgovori ne zadovoljavaju

| Izazov | Čisti LLM pristup | Hibridni RAG pristup |
|-----------|-------------------|---------------------|
| Tracirnost dokaza | Nema ugrađene poveznice na izvorne dokumente | Svaka generirana tvrdnja je povezana s ID‑om dokumenta i verzijom |
| Rezidencijalnost podataka | Model može unositi podatke s bilo kojeg mjesta | Fazа dohvaćanja vuče isključivo iz trezora ograničenog na najemnika |
| Auditurabilna povijest promjena | Teško rekonstruirati zašto je rečenica generirana | Dnevnici dohvaćanja + metapodaci generacije stvaraju potpuni, reproducibilni trag |
| Regulatorna usklađenost (npr. [GDPR](https://gdpr.eu/), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) | Crna kutija, rizik od “halucinacija” | Dohvaćanje jamči činjenično temeljanje, smanjujući rizik ne‑usklađenog sadržaja |

Hibridni model **ne zamjenjuje** LLM; **usmjerava** ga, osiguravajući da je svaki odgovor ancoriran na poznati artefakt.

---

## Osnovne komponente hibridne RAG arhitekture

```mermaid
graph LR
    A["Korisnik predaje upitnik"] --> B["Raspored zadataka"]
    B --> C["RAG orchestrator"]
    C --> D["Document Vault (Immutable Store)"]
    C --> E["Large Language Model (LLM)"]
    D --> F["Retriever (BM25 / Vector Search)"]
    F --> G["Top‑k Relevant Docs"]
    G --> E
    E --> H["Answer Synthesizer"]
    H --> I["Response Builder"]
    I --> J["Audit Log Recorder"]
    J --> K["Secure Response Dashboard"]
```

*Sve oznake čvorova su stavljenje u dvostruke navodnike kako je zahtijevano za Mermaid.*

### 1. Document Vault

**Write‑once, immutable store** (npr. AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, ili tablica PostgreSQL s dodatkom samo‑za‑dodavanje). Svaki artefakt usklađenosti—policy PDF‑ovi, SOC 2 atestacije, interne kontrole—dobiva:

* Globalno jedinstveni **Document ID**.  
* **Semantički vektor** generiran prilikom unosa.  
* **Verzijske oznake** koje se ne mijenjaju nakon objave.

### 2. Retriever

Motor za dohvaćanje radi **dual‑mode pretrage**:

1. **Rijetka BM25** za točna podudaranja fraza (korisno za regulatorne citate).  
2. **Gusta vektorska sličnost** za kontekstualnu relevantnost (semantičko podudaranje ciljeva kontrola).

Obje metode vraćaju **rangiranu listu Document ID‑ova**, koju orchestrator proslijeđuje LLM‑u.

### 3. LLM s vodstvom dohvaćanja

LLM prima *system prompt* koji uključuje:

* **Uputa za citiranje izvora**: “Sve izjave moraju biti praćene oznakom citata `[DOC-{id}@v{ver}]`.”  
* **Policy‑as‑code pravila** (npr. “Nikada ne otkrivaj osobne podatke u odgovorima”).

Model potom **sintezira** narativ, eksplicitno referencirajući dohvaćene dokumente.

### 4. Answer Synthesizer & Response Builder

Synthesizer povezuje LLM izlaz, formatira ga prema shemi upitnika (JSON, PDF ili markdown) i dodaje **metapodatke citiranja čitljivim za strojeve**.

### 5. Audit Log Recorder

Svaki korak se bilježi:

| Polje | Opis |
|-------|------|
| `request_id` | Jedinstveni ID za pokretanje upitnika |
| `retrieved_docs` | Lista Document ID‑ova + verzija |
| `llm_prompt` | Cijeli prompt poslan modelu (redigiran ako sadrži PII) |
| `generated_answer` | Tekst s oznakama citata |
| `timestamp` | ISO‑8601 UTC vrijeme |
| `operator` | Servisni račun koji je izvršio posao |

Ovi dnevnici su **write‑once** i pohranjeni uz trezor za potpun, nepromjenjiv trag.

---

## Cjelovit prikaz radnog toka

### Korak 1 – Unos i indeksiranje politika

1. Učitajte novu verziju **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) Statement of Applicability** u trezor.  
2. **Ingestion Service** izdvaja čisti tekst, generira 768‑dimenzionalni vektor pomoću sentence‑transformera i pohranjuje vektor uz metapodatke dokumenta.

### Korak 2 – Predaja upitnika

Sigurnosni analitičar otvori tiket u Procur2ze: “Ispuni SOC 2 Type II upitnik za Acme Corp.” Raspored zadataka dodjeljuje **request_id** (`REQ-2025-1019-001`).

### Korak 3 – Dohvaćanje

Orchestrator parsira pitanje: *“Opiši kako se provodi enkripcija‑at‑rest za podatke kupaca.”*  
Šalje upit retrieveru, koji vraća:

```
[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]
```

### Korak 4 – LLM prompt

```
System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Opiši kako se provodi enkripcija‑at‑rest za podatke kupaca.
Context: (Umetni top‑k isječke iz dvaju dokumenata)
```

LLM generira:

> “Svi podaci kupaca pohranjeni u našim AWS S3 bucket‑ima šifrirani su enkripcijom AES‑256 GCM. Ključeve za enkripciju upravlja AWS KMS i rotiraju se svakih 90 dana [DOC-Policy-Enc-002@v5]. Ova praksa zadovoljava ISO 27001 kontrolu A.10.1 [DOC-ISO27001-001@v3].”

### Korak 5 – Sastavljanje odgovora

Response builder formatira odgovor u JSON strukturu upitnika, čuvajući oznake citata za kasniji audit.

### Korak 6 – Auditirabilna pohrana

Svi artefakti—originalni upit, lista dohvaćenih dokumenata, LLM prompt, generirani odgovor—zapisani su u **nepromjenjivi audit log**. Revizori kasnije mogu pretražiti log kako bi provjerili da je odgovor potpuno trasabilan.

---

## Sigurnosne i usklađenostne prednosti

| Prednost | Kako hibridni RAG pruža |
|----------|-------------------------|
| **Regulatorni dokaz** | Izravne citacije na verzionirane policy dokumente |
| **Rezidencijalnost podataka** | Dohvaćanje se odvija samo iz trezora u zahtijevanoj jurisdikciji |
| **Smanjena halucinacija** | Osnovanje na stvarnim artefaktima ograničava slobodu modela |
| **Analiza utjecaja promjena** | Ako se policy dokument ažurira, audit log odmah identificira sve odgovore koji su referencirali staru verziju |
| **Zero‑knowledge proof** | Sustav može generirati kriptografske dokaze da je određeni odgovor izveden iz specifičnog dokumenta bez otkrivanja samog dokumenta (buduće proširenje) |

---

## Skaliranje u multi‑tenant SaaS okruženja

Pružatelj SaaS-a često opslužuje desetke kupaca, svaki s vlastitim repozitorijem usklađenosti. Hibridni RAG skalira kroz:

1. **Tenant‑izolirane trezore**: Svakom najemniku logički je odvojen trezor s vlastitim enkripcijskim ključevima.  
2. **Zajednički LLM pool**: LLM je stateless servis; zahtjevi uključuju tenant ID za primjenu pristupnih kontrola.  
3. **Paralelno dohvaćanje**: Vektorske tražilice (npr. Milvus, Vespa) horizontalno skaliraju, obrađujući milijune vektora po najemniku.  
4. **Shardirani audit log**: Logovi su shardirani po najemniku, ali pohranjeni u globalnoj nepromjenjivoj knjizi za cross‑tenant izvještavanje o usklađenosti.

---

## Kontrolna lista za Procur2ze timove

- [ ] **Postaviti nepromjenjivo skladište** (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, ili DB s append‑only logom) za sve dokumente usklađenosti.  
- [ ] **Generirati semantičke embedinge** prilikom unosa; pohraniti ih uz metapodatke dokumenta.  
- [ ] **Implementirati dual‑mode retriever** (BM25 + vektor) iza brzog API gateway‑a.  
- [ ] **Instrumentirati LLM prompt** s uputama za citiranje i policy‑as‑code pravilima.  
- [ ] **Persistirati svaki korak** u nepromjenjivi audit log servis (npr. AWS QLDB, Azure Immutable Ledger).  
- [ ] **Dodati UI za verifikaciju** u Procur2ze dashboard kako bi korisnici mogli vidjeti citirane izvore za svaki odgovor.  
- [ ] **Redovito provoditi drill‑ove usklađenosti**: simulirati promjene politika i provjeriti da se svi pogođeni odgovori automatski flagiraju.  

---

## Smjerovi za budućnost

| Ideja | Potencijalni učinak |
|-------|----------------------|
| **Federated Retrieval** – distribuirani trezori širom regija koji sudjeluju u sigurnom protokolu agregacije | Omogućuje globalnim organizacijama da zadrže podatke lokalno, a ipak koriste zajedničko znanje modela |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) integracija** – dokazivanje podrijetla odgovora bez otkrivanja podataka | Zadovoljava ultra‑stroge regulative privatnosti (npr. GDPR “right to be forgotten”) |
| **Kontinuirana petlja učenja** – povratne informacije ispravljenih odgovora vraćaju se u fine‑tuning LLM‑a | Poboljšava kvalitetu odgovora tijekom vremena, uz zadržavanje auditabilnosti |
| **Policy‑as‑Code engine** – kompajliranje pravila politike u izvršne ugovore koji kontroliraju LLM izlaz | Garantira da nijedna nedopuštena jezična konstrukcija (npr. marketinški hype) ne uđe u odgovore usklađenosti |

---

## Zaključak

Hibridni Retrieval‑Augmented Generation premošćuje jaz između *kreativne AI* i *regulatorne sigurnosti*. Vezivanjem svake generirane rečenice uz nepromjenjivi, kontrolirani dokumentacijski trezor, Procur2ze može isporučiti **sigurne, auditurabilne i ultra‑brze** odgovore na upitnike u velikoj skali. Obrasci ne samo da skraćuju vrijeme odgovora—često s dana na minute—nego i grade **živo znanje o usklađenosti** koje raste uz vaše politike, sve dok zadovoljava najstrože revizorske zahtjeve.

Spremni za pilotiranje ove arhitekture? Počnite tako što ćete omogućiti unos dokumentacijskog trezora u vaš Procur2ze najemnik, zatim pokrenite Retrieval servis i gledajte kako se vrijeme obrade vašeg upitnika dramatično smanjuje.

---

## Vidi također

- **Izgradnja nepromjenjivih audit tragova s AWS QLDB**  
- **Policy‑as‑Code: Ugrađivanje usklađenosti u CI/CD cjevovode**  
- **Zero‑Knowledge Proofs za poduzeća u zaštiti privatnosti**