
# AI által vezérelt kontextuális bizonyítékok biztonsági kérdőívekhez

A biztonsági kérdőívek minden B2B SaaS ügylet kapuját jelentik. A vásárlók konkrét bizonyítékot – szabályzat idézeteket, audit jelentéseket, konfigurációs képernyőképeket – várnak el, hogy igazolják, a szállító biztonsági helyzete megfelel kockázati toleranciájuknak. Hagyományosan a biztonsági, jogi és mérnöki csapatok PDF‑ek, SharePoint mappák és jegyrendszerek útvesztőjében keresnek, hogy megtalálják a pontos dokumentumot, amely alátámasztja az egyes válaszokat.  

Ennek eredménye **lassú átfutási idők, következetlen bizonyíték és megnövekedett emberi hiba kockázata**.  

Ekkor lép be a **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – egy hibrid AI architektúra, amely ötvözi a nagy nyelvi modellek (LLM‑ek) generatív erejét a vektoralapú dokumentumkeresés pontosságával. A RAG és a Procurize platform összekapcsolásával a csapatok automatikusan előhozhatják a legrelevánsabb megfelelőségi anyagokat *ahogy megalkotják a választ*, átalakítva a manuális keresést valós‑idő, adat‑vezérelt munkafolyamatá.

Az alábbiakban bemutatjuk a RAG technikai gerincét, egy éles környezetbe készült csővezetéket Mermaid‑del, valamint gyakorlati útmutatókat SaaS szervezeteknek, akik kontextuális bizonyíték‑automatizációt szeretnének bevezetni.

---

## 1. Miért fontos most a kontextuális bizonyíték?

### 1.1 Szabályozási nyomás
Az olyan szabályozások, mint a **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, valamint a felmerülő **AI‑kockázati keretrendszerek** kifejezetten megkövetelik a bizonyítékot minden ellenőrzési állításra. Az auditorok már nem elégsznek meg azzal, hogy „létezik a szabályzat”; egy **nyomonkövethető hivatkozást** akarnak a pontos verzióra.

### 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  
**Statisztika**: Egy 2024‑es Gartner felmérés szerint a B2B vásárlók 68 %-a az „hiányos vagy elavult bizonyíték” okát említi a szerződés késleltetésének elsődleges okaként.

### 1.2 Vásárlói elvárások
A modern vásárlók egy **Bizalmi Pontszám** alapján értékelik a szállítókat, amely a kérdőív kitöltöttségét, bizonyíték frissességét és válaszidőt aggregálja. Egy automatizált bizonyíték‑motor közvetlenül növeli ezt a pontszámot.

### 1.3 Belső hatékonyság
Minden perc, amit egy biztonsági mérnök PDF‑ek keresésére fordít, perc, amit nem a fenyegetésmodellezésre vagy architektúra‑áttekintésre használ. A bizonyíték lekérdezés automatizálása kapacitást szabadít fel nagyobb hatású biztonsági munkákra.

---

## 2. Retrieval‑Augmented Generation – A lényeg

A RAG két szakaszban működik:

1. **Lekérdezés** – A rendszer egy természetes nyelvű kérdést (pl. „Mutasd a legfrissebb SOC 2 Type II jelentést”) beágyazási vektorrá alakítja, és egy **vektor adatbázisban** keres a legközelebbi dokumentumokat.
2. **Generálás** – Egy LLM a lekért dokumentumokat **kontextusként** megkapja, és egy tömör, idézet‑gazdag választ generál.

A RAG szépsége, hogy **a generált kimenetet verifikálható forrásanyagokra alapozza**, így kiküszöbölve a hallucinációkat – ami kritikus követelmény a megfelelőségi tartalmak esetén.

### 2.1 Beágyazások és vektor tárolók
- **Beágyazó modellek** (pl. az OpenAI `text-embedding-ada-002`) a szöveget magas dimenziós vektorokká alakítják.
- **Vektor tárolók** (pl. Pinecone, Milvus, Weaviate) indexelik ezeket a vektorokat, lehetővé téve almásodperces hasonlósági kereséseket milliók között.

### 2.2 Prompt tervezés bizonyítékra
Egy jól megfogalmazott prompt utasítja az LLM‑et:
- Hivatkozzon minden forrásra Markdown link vagy referencia‑ID formájában.
- Idézze meg a szabályzat szövegét, ha idézetet használ.
- Jelölje meg a nem egyértelmű vagy elavult tartalmat emberi felülvizsgálatra.

Példa prompt részlet:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following questionnaire item using ONLY the supplied documents. Cite each source using the format [DocID#Section].
If a required document is missing, respond with "Document not found – please upload."
```

---

## 3. End‑to‑End munkafolyamat a Procurize‑ben

Az alábbi ábra a RAG‑vezérelt kérdőív folyamatot mutatja a Procurize ökoszisztémában.

```mermaid
graph LR
    A["User Submits Questionnaire"] --> B["AI Prompt Generator"]
    B --> C["Retriever (Vector DB)"]
    C --> D["Relevant Documents"]
    D --> E["Generator (LLM)"]
    E --> F["Answer with Evidence"]
    F --> G["Review & Publish"]
    G --> H["Audit Log & Versioning"]
```

**Kulcsfontosságú lépések magyarázata**

| Lépés | Leírás |
|------|-------------|
| **A – User Submits Questionnaire** | A biztonsági csapat új kérdőívet hoz létre a Procurize‑ben, a célzott szabványokat (SOC 2, ISO 27001 stb.) kiválasztva. |
| **B – AI Prompt Generator** | Minden kérdéshez a Procurize egy prompt‑ot épít, amely tartalmazza a kérdés szövegét és esetleges meglévő válaszrészleteket. |
| **C – Retriever** | A prompt beágyazódik, és a vektor‑tárba kerül, amely a feltöltött megfelelőségi anyagokat (szabályzatok, audit jelentések, kódfelülvizsgálati naplók) tartalmazza. |
| **D – Relevant Documents** | A legjobb 3‑5 dokumentum lekérdezésre kerül, metaadatokkal gazdagítva, és az LLM‑nek átadva. |
| **E – Generator** | Az LLM egy tömör választ generál, automatikusan beillesztve a hivatkozásokat (pl. `[SOC2-2024#A.5.2]`). |
| **F – Answer with Evidence** | A generált válasz megjelenik a kérdőív UI‑jában, készen állva a beágyazott szerkesztésre vagy jóváhagyásra. |
| **G – Review & Publish** | A kijelölt felülvizsgálók ellenőrzik a pontosságot, kiegészítő megjegyzéseket adnak, majd lezárják a választ. |
| **H – Audit Log & Versioning** | Minden AI‑generált válasz a forrás‑pillanatképpel tárolódik, biztosítva a tamper‑evident audit‑nyomot. |

---

## 4. Hogyan valósítsuk meg a RAG‑ot a saját környezetünkben?

### 4.1 A dokumentumkorpus előkészítése
1. **Gyűjtsük össze** az összes megfelelőségi anyagot: szabályzatok, sebezhetőség‑vizsgálati jelentések, konfigurációs alapvonalak, kódfelülvizsgálati megjegyzések, CI/CD naplók.
2. **Egyítsük** a fájlformátumokat (PDF → szöveg, Markdown, JSON). Szkennelt PDF‑ekhez OCR‑t használjunk.
3. **Daraboljuk** a dokumentumokat 500‑800 szavas szegmensekre a jobb lekérdezési relevancia érdekében.
4. **Adjunk metaadatot**: dokumentum típusa, verzió, létrehozás dátuma, megfelelőségi keretrendszer, egyedi `DocID`.

### 4.2 Vektorindex felépítése
```python
from openai import OpenAI
from pinecone import PineconeClient

client = PineconeClient(api_key="YOUR_API_KEY")
index = client.Index("compliance-evidence")

def embed_and_upsert(chunk, metadata):
    embedding = OpenAI.embeddings.create(
        model="text-embedding-ada-002", input=chunk
    ).data[0].embedding
    index.upsert(vectors=[(metadata["DocID"], embedding, metadata)])

# Loop through all chunks
for chunk, meta in corpus:
    embed_and_upsert(chunk, meta)
```
*A szkriptet negyedéves szabályzat‑frissítéskor futtatjuk; az inkrementális upsert biztosítja az index frissességét.*

### 4.3 Integráció a Procurize‑szel
- **Webhook**: A Procurize `question_created` eseményt küld.
- **Lambda funkció**: Fogadja az eseményt, felépíti a prompt‑ot, meghívja a retriever‑t, majd az LLM‑et az OpenAI `ChatCompletion`‑kel.
- **Response hook**: Visszahelyezi az AI‑generált választ a Procurize‑ba a REST API‑ján keresztül.

```python
def handle_question(event):
    question = event["question_text"]
    prompt = build_prompt(question)
    relevant = retrieve_documents(prompt, top_k=4)
    answer = generate_answer(prompt, relevant)
    post_answer(event["question_id"], answer)
```

### 4.4 Ember‑a‑köz‑hurok (HITL) biztosítékok
- **Bizonyossági pontszám**: Az LLM visszaad egy valószínűségi értéket; 0,85‑nél alacsonyabb esetén kötelező felülvizsgálat.
- **Verziózár**: Jóváhagyás után a forrás‑pillanatképek rögzítve maradnak; későbbi szabályzat‑változás új verziót hoz létre, a régi nem felülíródik.
- **Audit napló**: Minden AI‑interakciót időszelet‑ és felhasználó‑azonosító‑alapú naplózással rögzítünk.

---

## 5. Hatás mérése

| Metrika | Manuális kiinduló állapot | RAG bevezetése után | Javulás (%) |
|--------|------------------------|----------------------|-------------|
| Átlagos átfutási idő kérdőívre | 14 nap | 3 nap | 78 % |
| Bizonyíték idézettel való teljesség | 68 % | 96 % | 41 % |
| Felülvizsgálati újra‑munka arány | 22 % | 7 % | 68 % |
| Első benyújtáskor való megfelelőség | 84 % | 97 % | 15 % |

*Esettanulmány*: **AcmeCloud** 2025 II. negyedévében vezette be a Procurize RAG‑ot. 70 %-os csökkenést ért el az átlagos válaszidőben, és 30 %-kal nőtt a **Trust Score**‑uk a legnagyobb vállalati ügyfelek körében.

---

## 6. Legjobb gyakorlatok és gyakori hibák

### 6.1 Tisztítsuk a korpuszt
- **Távolítsuk el** a lejárt dokumentumokat (pl. lejárt tanúsítványok). Jelöljük őket `archived`‑ként, így a retriever kevésbé részesíti előnyben őket.
- **Normalizáljuk** a terminológiát a szabályzatok között a jobb hasonlósági egyezés érdekében.

### 6.2 Prompt fegyelem
- Kerüljük a túl általános promtokat, amelyek irreleváns szegmenseket hozhatnak.
- Használjunk **few‑shot** példákat a promptban, hogy a LLM a kívánt idézet‑formátumot kövesse.

### 6.3 Biztonság és adatvédelem
- A beágyazásokat **VPC‑izolált** vektor‑tárban tároljuk.
- Titkosítsuk az API‑kulcsokat, és alkalmazzunk **szerepkör‑alapú hozzáférést** a Lambda‑funkcióhoz.
- Biztosítsuk a GDPR‑nak megfelelő adatkezelést minden személyes adatot tartalmazó dokumentumban.

### 6.4 Folyamatos tanulás
- Gyűjtsük a felülvizsgálók szerkesztéseit **feedback párok**‑ként (kérdés, korrigált válasz), és időnként finomhangoljuk egy domain‑specifikus LLM‑et.
- Minden szabályzat‑frissítés után frissítsük a vektor‑indexet, hogy a tudásgrafikon naprakész maradjon.

---

## 7. Jövőbeli irányok

1. **Dinamikus tudásgrafikon integráció** – Minden bizonyíték‑szakaszt összekapcsoljuk egy vállalati tudásgrafikon csomópontjával, lehetővé téve a hierarchikus bejárást (pl. „Szabályzat → Kontroll → Alkalkuláció”).  
2. **Multimodális lekérdezés** – Kiterjesztjük a szövegre a képekre is (pl. architektúra diagramok) CLIP‑beágyazásokkal, így a MI közvetlenül képernyőképeket is hivatkozhat.  
3. **Valós‑idő szabályzat‑változás értesítések** – Amikor egy szabályzat verzió frissül, automatikusan újra lefuttatjuk a relevancia‑ellenőrzést minden nyitott kérdésen, és jelzést küldünk a felülvizsgálóknak.  
4. **Zero‑Shot szállítói kockázati pontszám** – A lekért bizonyítékokat külső fenyegetettségi intellegenciával kombináljuk, hogy automatikusan generáljunk egy kockázati pontszámot minden szállítói válaszra.

---

## 8. Kezdjen el még ma

1. **Auditálja** a jelenlegi megfelelőségi adattárát, és azonosítsa a hiányosságokat.  
2. **Pilot** egy RAG‑csővezetéket egy magas értékű kérdőínen (pl. SOC 2 Type II).  
3. **Integrálja** a Procurize‑be a mellékelt webhook‑sablonnal.  
4. **Mérje** a fent felsorolt KPI‑kat, és iteráljon.

A Retrieval‑Augmented Generation alkalmazásával a vállalatok egy **méretezhető, auditálható és bizalmat építő motorba** alakíthatják át a hagyományosan manuális, hibára hajlamos folyamatot – egy versenyelőny, amely egyre inkább a megfelelőségi központú piacon kulcsfontosságú lesz.