
# Integracija Regulativnog Tokova u Realnom Vremenu s Retrieval‑Augmented Generation za Adaptivnu Automatizaciju Sigurnosnih Upitnika

## Uvod  

Sigurnosni upitnici i revizije usklađenosti tradicionalno su **statičan, ručni napor**. Tvrtke prikupljaju politike, mapiraju ih na standarde i zatim kopiraju‑zalijepe odgovore koji odražavaju stanje usklađenosti u trenutku pisanja. Čim se regulativa promijeni – bilo da je to novi [GDPR](https://gdpr.eu/) dodatak, ažuriranje na [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (ili njegov službeni naziv, [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)), ili svjeći smjernice za sigurnost u oblaku – pisani odgovor postaje zastario, izlažući organizaciju riziku i prisiljavajući na skupo ponovno rad.

Procurize AI već automatizira odgovore na upitnike koristeći velike jezične modele (LLM‑ove). Sljedeća granica je **zatvoriti petlju** između **inteligencije regulative u realnom vremenu** i **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** motora koji pokreće LLM. Strujanjem autoritativnih regulatornih ažuriranja izravno u bazu znanja, sustav može generirati odgovore koji su uvijek usklađeni s najnovijim pravnim i industrijskim očekivanjima.

U ovom članku ćemo:

1. Objasniti zašto je live regulatorni feed prelomna točka za automatizaciju upitnika.  
2. Detaljno opisati RAG arhitekturu koja konzumira i indeksira feed.  
3. Proći kroz kompletan plan implementacije, od unosa podataka do nadzora u produkciji.  
4. Istaknuti sigurnosne, auditabilnosti i usklađenosti aspekte.  
5. Prikazati Mermaid dijagram koji vizualizira cjelokupni pipeline.  

Na kraju ćete imati plan koji možete prilagoditi svom SaaS‑u ili poduzeću, pretvarajući usklađenost iz tromjesečnog sprinta u **kontinuirani, AI‑vođen tok**.

---

## Zašto je Inteligencija Regulacije u Realnom Vremenu Bitna  

| Problem | Tradicionalni Pristup | Utjecaj Real‑Time Feed‑a + RAG |
|------------|----------------------|------------------------------|
| **Zastarjeli Odgovori** | Ručno upravljanje verzijama, kvartalna ažuriranja. | Odgovori se automatski osvježavaju čim regulator objavi promjenu. |
| **Odljev Resursa** | Sigurnosni timovi troše 30‑40 % sprinta na ažuriranja. | AI preuzima tešak rad, oslobađajući timove za zadatke višeg utjecaja. |
| **Audit Praznine** | Nedostatak dokaza za prijelazne regulatorne promjene. | Nepromenjivi zapis promjena povezan s svakim generiranim odgovorom. |
| **Izloženost Riziku** | Kasno otkrivanje neusklađenosti može zaustaviti poslove. | Proaktivna upozorenja kad regulatornja sukobljava s postojećim politikama. |

**Regulatorni pejzaž se kreće brže nego što većina programa usklađenosti može pratiti**. Live feed eliminira latenciju između **objave regulative → interno ažuriranje politike → revizija odgovora na upitnik**.

---

## Retrieval‑Augmented Generation (RAG) u Kratkom Pregledu  

RAG spaja **generativnu snagu LLM‑ova** s **pretraživačkim vanjskim spremištem znanja**. Kad stigne pitanje upitnika:

1. Sustav izdvaja namjeru upita.  
2. Vektorsko pretraživanje dohvaća najrelevantnije dokumente (klauzule politika, regulatorna uputa, prethodni odgovori).  
3. LLM prima i originalni upit i dohvaćeni kontekst, proizvodeći **ugrađeni, citat‑bogat odgovor**.

Dodavanje **real‑time regulatornog feed‑a** jednostavno znači da se indeks korišten u koraku 2 kontinuirano osvježava, jamčeći da je najnovije vodstvo uvijek dio konteksta.

---

## End‑to‑End Arhitektura  

Dolje je visokorazinski pregled kako se komponente međusobno povezuju. Dijagram koristi Mermaid sintaksu; oznake čvorova su u navodnicima prema zahtjevu.

```mermaid
graph LR
    A["Regulatory Source APIs"] --> B["Ingestion Service"]
    B --> C["Streaming Queue (Kafka)"]
    C --> D["Document Normalizer"]
    D --> E["Vector Store (FAISS / Milvus)"]
    E --> F["RAG Engine"]
    F --> G["LLM (Claude / GPT‑4)"]
    G --> H["Answer Generator"]
    H --> I["Procurize UI / API"]
    J["Compliance Docs Repo"] --> D
    K["User Question"] --> F
    L["Audit Log Service"] --> H
    M["Policy Change Detector"] --> D
```

*Ključni tok*:  
- **A** povlači ažuriranja od regulatora (npr. EU Komisija, [NIST](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO).  
- **B** normalizira formate (PDF, HTML, XML) i ekstraktira metapodatke.  
- **C** jamči isporuku najmanje jednom.  
- **D** pretvara sirovi tekst u čiste, podijeljene dokumente i obogaćuje oznakama (regija, okvir, datum stupanja na snagu).  
- **E** pohranjuje vektorske embedinge za brzu pretragu sličnosti.  
- **F** prima pitanje upitnika, izvršava vektorsko pretraživanje i šalje dohvaćene pasuse LLM‑u (**G**).  
- **H** sastavlja konačni odgovor, ugradnju citata i datum stupanja na snagu.  
- **I** vraća ga natrag u workflow upitnika u Procurize‑u.  
- **L** bilježi svaki događaj generiranja radi auditabilnosti.  
- **M** prati promjene u internim dokumentima politika i pokreće ponovno indeksiranje kad se one razvijaju.

---

## Izgradnja Pipeline‑a za Unos u Realnom Vremenu  

### 1. Identifikacija Izvora  

| Regulator | API / Tip Feed‑a | Učestalost | Autentikacija |
|-----------|----------------|-----------|----------------|
| EU GDPR | RSS + JSON endpoint | Svaki sat | OAuth2 |
| [NIST](https://www.nist.gov/cyberframework) | XML preuzimanje | Dnevno | API ključ |
| ISO | PDF repozitorij (autentikacija) | Tjedno | Basic Auth |
| Cloud‑Security Alliance | Markdown repo (GitHub) | Real‑time (webhook) | GitHub token |

### 2. Logika Normalizatora  

- **Parsiranje**: Apache Tika za ekstrakciju iz više formata.  
- **Enrichment Metapodataka**: Dodavanje `source`, `effective_date`, `jurisdiction`, `framework_version`.  
- **Chunking**: Razlaganje na 500‑token prozore s preklapanjem radi očuvanja konteksta.  
- **Embedding**: Generiranje gusto‑dimenzionalnih vektora s modelom treniranim za zadatak (npr. `sentence‑transformers/all‑mpnet‑base‑v2`).  

### 3. Izbor Vektorskog Spremišta  

- **FAISS**: Idealno za on‑premise, niska latencija, do 10 M vektora.  
- **Milvus**: Cloud‑native, podržava hibridno pretraživanje (skalarnog + vektorskog).  

Odaberite prema skalabilnosti, SLA‑u latencije i zahtjevima suvereniteta podataka.

### 4. Jamstvo Striminga  

Kafka teme su konfigurirane s **log‑compaction** kako bi se zadržala samo najnovija verzija svakog regulatornog dokumenta, izbjegavajući nakupljanje indeksa.

---

## Poboljšanja RAG‑Motora za Adaptivne Odgovore  

1. **Ugradnja Citata** – Nakon što LLM sastavi odgovor, post‑processor traži placeholder‑ove za citate (`[[DOC_ID]]`) i zamjenjuje ih formatiranim referencama (npr. “Prema ISO 27001:2022 § 5.1”).  
2. **Validacija Datuma Stupanja na Snagu** – Motor križom provjerava `effective_date` dohvaćenog regulativnog dokumenta s vremenom zahtjeva; ako postoji noviji amandman, odgovor se **označava za reviziju**.  
3. **Ocjena Povjerenja** – Kombiniramo vjerojatnosti na razini tokena iz LLM‑a s vektorskim sličnostima kako bismo izradili numeričku metriku povjerenja (0‑100). Odgovori s niskim povjerenjem aktiviraju **ljudsko uplitanje**.  

---

## Sigurnost, Privatnost i Auditing  

| Zabrinutost | Ublažavanje |
|-------------|--------------|
| **Curjenje Podataka** | Svi ingest procesi unutar VPC‑a; dokumenti su enkriptirani u mirovanju (AES‑256) i u prijenosu (TLS 1.3). |
| **Prompt Injection u Model** | Saniranje korisničkih upita; ograničenje sistemskih promptova na preddefinirane predloške. |
| **Autentičnost Regulatornog Izvora** | Verifikacija potpisa (npr. EU‑XML potpisi) prije indeksiranja. |
| **Audit Trail** | Svaki događaj generiranja bilježi `question_id`, `retrieved_doc_ids`, `LLM_prompt`, `output` i `confidence`. Logovi su nepromjenjivi putem append‑only pohrane (AWS CloudTrail ili GCP Audit Logs). |
| **Kontrola Pristupa** | Role‑based politike osiguravaju da samo ovlašteni inženjeri usklađenosti mogu vidjeti sirove regulatorne dokumente. |

---

## Plan Implementacije Korak‑po‑korak  

| Faza | Dostignuće | Trajanje | Odgovorni |
|------|------------|----------|-----------|
| **0 – Istraživanje** | Katalogizacija regulatornih feed‑ova, definiranje opsega usklađenosti. | 2 tjedna | Product Ops |
| **1 – Prototip** | Izgradnja minimalnog Kafka‑FAISS pipeline‑a za dva regulatora (GDPR, NIST). | 4 tjedna | Data Engineering |
| **2 – RAG Integracija** | Povezivanje prototipa s postojećim LLM servisom Procurize‑a, dodavanje logike citiranja. | 3 tjedna | AI Engineering |
| **3 – Hardeniranje Sigurnosti** | Implementacija enkripcije, IAM‑a i audit log‑iranja. | 2 tjedna | DevSecOps |
| **4 – Pilot** | Deploy na jednog visokovrijednog SaaS kupca; prikupljanje povratnih informacija o kvaliteti odgovora i latenciji. | 6 tjedana | Customer Success |
| **5 – Skaliranje** | Dodavanje preostalih regulatora, prelazak na Milvus za horizontalno skaliranje, automatsko re‑indeksiranje na promjene politika. | 8 tjedana | Platform Team |
| **6 – Kontinuirano Unapređenje** | Uvođenje reinforcement learning iz ljudskih korekcija, praćenje praga povjerenja. | Kontinuirano | ML Ops |

**Mjerila Uspjeha**  

- **Svježina Odgovora**: ≥ 95 % generiranih odgovora referira najnoviju verziju regulative.  
- **Vrijeme Odaziva**: Prosječna latencija < 2 sekunde po upitu.  
- **Stopa Ljudske Revizije**: < 5 % odgovora zahtijeva ručnu validaciju nakon podešavanja praga povjerenja.  

---

## Najbolje Prakse i Savjeti  

1. **Tagiranje Verzija** – Uvijek pohranjujte identifikator verzije regulatora (`v2024‑07`) uz dokument radi olakšavanja rollback‑a.  
2. **Preklapanje Chunk‑ova** – 50‑token preklapanje smanjuje šansu rezanja rečenica, čime se poboljšava relevantnost pretrage.  
3. **Predložci Prompt‑ova** – Držite mali skup predložaka po okviru (npr. GDPR, SOC 2) kako biste usmjerili LLM prema strukturiranim odgovorima.  
4. **Nadzor** – Promjene u ingestu, latencija vektorskog store‑a i drift ocjene povjerenja nadzirite Prometheus alarmima.  
5. **Krug Povratnih Informacija** – Prikupljajte uredničke ispravke kao označene podatke; kvartalno fino‑podesite “refinment” model.  

---

## Pogled u Budućnost  

- **Federirani Regulatorni Feed‑ovi** – Dijeljenje anonimiziranih metapodataka indeksiranja među više Procurize klijenata radi poboljšanja pretrage bez otkrivanja vlasničkih politika.  
- **Zero‑Knowledge Proofs** – Dokazivanje da odgovor udovoljava regulativi bez otkrivanja samog izvornog teksta, zadovoljavajući klijente usmjerene na privatnost.  
- **Multimodalni Dokazi** – Proširenje pipeline‑a za ingestu dijagrama, screenshotova i video transkripata, obogaćujući odgovore vizualnim dokazima.  

Kako regulatorni ekosustavi postaju **dinamičniji**, sposobnost **sintetiziranja, citiranja i opravdanja** usklađenosti u realnom vremenu postat će konkurentska prednost. Organizacije koje usvoje feed‑powered RAG temeljove preći će s **reaktivnog pripremanja revizija** na **proaktivno ublažavanje rizika**, pretvarajući usklađenost u stratešku prednost.

---

## Zaključak  

Integriranje **regulatornog feed‑a u realnom vremenu** s Procurize‑ovim **Retrieval‑Augmented Generation** motorom transformira automatizaciju sigurnosnih upitnika iz periodičnog zadatka u **kontinuiranu, AI‑vođenu uslugu**. Strujanjem autoritativnih ažuriranja, normalizacijom i indeksacijom, te utemeljenjem LLM odgovora u najnovijem kontekstu, poduzeća mogu:

- Značajno smanjiti ručni rad.  
- Održavati audit‑spremne dokaze u svakom trenutku.  
- Ubrzati tempo poslovanja pružajući trenutno pouzdane odgovore.  

Arhitektura i plan puta opisani ovdje nude praktičan, siguran put do ostvarenja te vizije. Počnite mali, iterativno napredujte i dopustite da protok podataka drži vaše odgovore na upitnike uvijek svježima.  

---

## Vidi Također  

- [NIST Cybersecurity Framework: Implementation Guide (2023)](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- [FAISS – Library for Efficient Similarity Search](https://github.com/facebookresearch/faiss)  
- [Retrieval‑Augmented Generation: A Survey (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.00123)