
# Mesterséges intelligencia által vezérelt visszakereséses kiegészített generálás valós idejű bizonyítékgyűjtéshez a biztonsági kérdőíveknél

A biztonsági kérdőívek, a szállítói kockázatértékelések és a megfelelőségi auditok napjainként szűk keresztként jelentkeznek a SaaS‑cégeknél. A szabályzatok, auditjelentések és konfigurációs pillanatfelvételek kézi keresése nemcsak mérnöki órákat pazarol el, hanem elavult vagy inkonzisztens válaszok kockázatát is magával hozza.  

A visszakereséses kiegészített generálás (RAG) egy új paradigmát kínál: a statikus nagy nyelvi modell (LLM) helyett a RAG **lekéri a legrelevánsabb dokumentumokat a lekérdezés időpontjában** és ezeket adja a modellnek a szintézishez. Az eredmény egy **valós‑időben, bizonyítékkal alátámasztott válasz**, amely visszakövethető az eredeti forráshoz, ezzel egyaránt kielégítve a sebesség- és auditálhatósági követelményeket.

Ebben a cikkben megvizsgáljuk:

* A RAG alapvető architektúrájának felépítését és azt, hogy miért illeszkedik a kérdőív munkafolyamatához.  
* Hogyan tudja a Procurize egy RAG csővezeték beágyazását anélkül, hogy megzavarná a meglévő folyamatokat.  
* Lépés‑ről‑lépésre megvalósítási útmutatót az adatbevitelről a válaszellenőrzésig.  
* A biztonsági, adatvédelmi és megfelelőségi szempontokat, amelyek e megközelítésre egyediek.  
* Mérhető ROI‑t és jövőbeli fejlesztéseket, mint a folyamatos tanulás és a dinamikus kockázati pontozás.

---

## 1. Miért nem elégíti ki a hagyományos LLM a biztonsági kérdőíveket

| Korlát | Hatás a kérdőív‑automatizálásra |
|------------|--------------------------------------|
| **Statikus tudáskorlát** | A válaszok a modell képzési állapotát tükrözik, nem a legújabb szabályzatváltoztatásokat. |
| **Hallucináció kockázata** | Az LLM-ek olykor meggyőzőnek tűnő, de valóságtól elvált szöveget generálnak. |
| **Forrásnyilvántartás hiánya** | Az auditorok közvetlen hivatkozást igényelnek a forrás dokumentumra (szabályzat, **[SOC 2]** jelentés, konfigurációs fájl). |
| **Szabályozási korlátozások** | Bizonyos joghatóságok megkövetelik, hogy az AI‑generált tartalom ellenőrizhető és megváltoztathatatlan legyen. |

E hiányosságok miatt a szervezetek visszatérnek a manuális másolás‑beillesztéshez, ami semlegesíti az AI által ígért hatékonyságot.

---

## 2. Visszakereséses kiegészített generálás – alapfogalmak

Lényegében a RAG három mozgó részből áll:

1. **Retriever** – egy index (gyakran vektoralapú), amely gyorsan előhozza a legrelevánsabb dokumentumokat egy adott lekérdezéshez.  
2. **Generatív modell** – egy LLM, amely a lekért részleteket és az eredeti kérdőív promptot felhasználva összefüggő választ állít elő.  
3. **Fúziós réteg** – logika, amely szabályozza, hogy hány részletet adjunk át, hogyan rendezzük őket, és milyen súllyal vegyük figyelembe a generálás során.

### 2.1 Vektoráruházak a bizonyítékkereséshez

Minden megfelelőségi eszköz (szabályzatok, auditjelentések, konfigurációs pillanatfelvételek) beágyazása egy sűrű vektortérbe lehetővé teszi a szemantikus hasonlóságkeresést. Népszerű nyílt forráskódú lehetőségek:

* **FAISS** – gyors, GPU‑gyorsított, ideális nagy áteresztőcsővezetékekhez.  
* **Milvus** – felhő‑natív, támogatja a hibrid indexelést (számtani + vektor).  
* **Pinecone** – menedzselt szolgáltatás beépített biztonsági vezérlőkkel.

### 2.2 Prompt‑tervezés RAG‑hez

Egy jól megfogalmazott prompt biztosítja, hogy az LLM az előhívott kontextust *tekintélyes bizonyítékként* kezelje.

```text
You are a compliance analyst responding to a security questionnaire. Use ONLY the provided evidence excerpts. Cite each excerpt with its source ID. If an answer cannot be fully supported, flag it for manual review.
```

A promptot a Procurize‑ben sablonként lehet elhelyezni, így minden kérdés automatikusan megkapja a hozzáfűzött bizonyítékot.

---

## 3. A RAG integrálása a Procurize platformba

Az alábbi magas szintű folyamatábra mutatja, hol helyezkedik el a RAG a meglévő Procurize munkafolyamatban.

```mermaid
graph LR
    A["Questionnaire Item"] --> B["RAG Service"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["Top‑k Evidence Snippets"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["Draft Answer with Citations"]
    F --> G["Procurize Review UI"]
    G --> H["Final Answer Stored"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**Kulcsfontosságú integrációs pontok**

* **Indítás** – Amikor egy felhasználó megnyit egy megválaszolatlan kérdőív elemet, a Procurize elküldi a kérdés szövegét a RAG mikro‑szolgáltatásnak.  
* **Kontekstus‑gazdagítás** – A retriever legfeljebb *k* (Általában 3‑5) legreleváns bizonyítékdarabot húzza ki, mindegyik egy stabil azonosítóval jelölve (például `policy:ISO27001:5.2`).  
* **Vázlatos válasz** – Az LLM egy vázlatot generál, amely inline hivatkozásokat tartalmaz, mint `[policy:ISO27001:5.2]`.  
* **Ember‑a‑közép‑lépcső** – A Review UI kiemeli a hivatkozásokat, lehetővé téve a szerkesztést, jóváhagyást vagy elutasítást. A jóváhagyott válaszok proveniencia‑metaadatokkal kerülnek tárolásra.

---

## 4. Lépés‑ről‑lépésre megvalósítási útmutató

### 4.1 A bizonyítékkorpus előkészítése

| Akció | Eszköz | Tanácsok |
|--------|------|------|
| **Gyűjtés** | Belső dokumentumtár (Confluence, SharePoint) | Tartsuk egyetlen, igazolt forrás‑könyvtárban a megfelelőségi anyagokat. |
| **Normalizálás** | Pandoc, egyedi szkriptek | Konvertáljunk PDF‑et, DOCX‑et és markdown‑ot egyszerű szöveggé; távolítsuk el a fej‑ és lábléceket. |
| **Címkézés** | YAML front‑matter, egyedi metaadat‑szolgáltatás | Adjunk mezőket, mint `type: policy`, `framework: SOC2`, `last_modified`. |
| **Verziózás** | Git LFS vagy DMS, amely változatlan verziókat biztosít | Garantálja a bizonyítékok auditálhatóságát. |

### 4.2 Vektor‑index létrehozása

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss, json, glob, os

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # list of (id, text) tuples
for file in glob.glob('compliance_corpus/**/*.md', recursive=True):
    with open(file, 'r') as f:
        content = f.read()
        doc_id = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
        docs.append((doc_id, content))

ids, texts = zip(*docs)
embeddings = model.encode(texts, show_progress_bar=True)

dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dim)
index.add(embeddings)

faiss.write_index(index, 'compliance.index')
```

*Tároljuk a vektor‑ID‑k és a dokumentum‑metaadatok leképezését egy könnyű NoSQL táblában a gyors visszakeresés érdekében.*

### 4.3 A RAG szolgáltatás üzembe helyezése

Egy tipikus mikro‑szolgáltatás‑stack:

* **FastAPI** – HTTP‑kérések fogadása a Procurize‑től.  
* **FAISS** – beépített vektor‑keresés (vagy külső gRPC‑szolgáltatás).  
* **OpenAI / Anthropic LLM** – generálási végpont (vagy saját LLaMA).  
* **Redis** – a legfrissebb lekérdezések gyorsítótárazása.

```python
from fastapi import FastAPI, Body
import openai, numpy as np

app = FastAPI()

@app.post("/answer")
async def generate_answer(question: str = Body(...)):
    q_emb = model.encode([question])
    distances, idx = index.search(q_emb, k=4)
    snippets = [texts[i] for i in idx[0]]
    prompt = f"""Question: {question}
Evidence:\n{chr(10).join(snippets)}\nAnswer (cite sources):"""
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-4o-mini", prompt=prompt, max_tokens=300)
    return {"answer": response.choices[0].text.strip(),
            "citations": idx[0].tolist()}
```

### 4.4 Kapcsolás a Procurize UI‑hoz

*Adjunk egy „Generate with AI” gombot minden kérdésmező mellé.*  
A gomb megnyomásakor:

1. Megjelenik egy betöltő animáció, amíg a RAG szolgáltatás válaszol.  
2. A draft szöveg kitölti a válasz‑szövegmezőt.  
3. A hivatkozás‑címkék (pl. `[policy:ISO27001:5.2]`) megjelennek; egy kattintás a címkére megnyitja a forrás dokumentum előnézetét.  

### 4.5 Verifikáció & folyamatos tanulás

* **Emberi felülvizsgálat** – Minden AI‑generált választ legalább egy megfelelőségi mérnöknek jóvá kell hagynia a közzététel előtt.  
* **Visszacsatolás** – A jóváhagyási/ elutasítási jeleket egy „review outcomes” táblában rögzítjük.  
* **Finomhangolás** – A jóváhagyott QA párokat időszakonként felhasználjuk az LLM finomhangolásához, így csökken a hallucinációk száma.  

---

## 5. Biztonsági és adatvédelmi szempontok

| Aggodalom | Mit kell tenni |
|-----------|----------------|
| **Adatszivárgás** – A beágyazott vektorok felfedhetik a bizalmas szöveget. | Helyi beágyazó modelleket használjunk; kerülje a nyers dokumentumok külső API‑kba történő küldését. |
| **Modell‑injekció** – Rosszindulatú lekérdezés, amely a LLM‑t félrevezetné. | Bemenetek szűrése, csak előre engedélyezett kérdésminták engedélyezése. |
| **Forrás‑manipuláció** – A forrás‑azonosítók módosítása a válaszgenerálás után. | Azonosítókat változtathatatlan naplóba (pl. AWS QLDB vagy blokklánc) írjuk. |
| **Szabályozói audit** – Bizonyítékra van szükség az AI‑használatról. | Minden RAG kérés rögzítése időbélyeggel, lekért részlet‑hash‑szel és LLM‑verzióval. |
| **Hozzáférés‑vezérlés** – Csak jogosult szerepkörök indíthatnak RAG‑t. | Integráljuk a Procurize RBAC‑jét, MFA‑követelmény az AI‑generálásra. |

---

## 6. Az eredmények mérése

Egy közepes méretű SaaS‑cég (≈150 mérnök) pilotja 6 hét alatt a következő mutatókat hozta:

| Metrika | RAG előtt | RAG után | Javulás |
|---------|-----------|----------|---------|
| Átlagos válaszigény ideje | 12 perc | 1,8 perc | 85 % csökkenés |
| Kézi hivatkozási hibák | 27 % | 4 % | 85 % csökkenés |
| Első körös felülvizsgálati jóváhagyási arány | 58 % | 82 % | +24 pp |
| Negyedéves megfelelőségi költség | 120 000 $ | 78 000 $ | 42 000 $ megtakarítás |

Ez a példával jól látható, hogy a RAG nemcsak a válaszidőt gyorsítja fel, hanem a válasz minőségét is emeli, ezáltal csökkentve az auditok során felmerülő feszültségeket.

---

## 7. Jövőbeli kiterjesztések

1. **Dinamikus kockázati pontozás** – A RAG összevonása egy kockázati motorral, amely a bizonyíték kora alapján súlyozza a válasz biztonságát.  
2. **Többmodalitású visszakeresés** – Képernyőfotók, konfigurációs fájlok és akár Terraform‑állapotok bevonása a visszakeresési tárba.  
3. **Kereszt‑vállalati tudásgraph** – Az bizonyítékok összekapcsolása leányvállalatok között a globális szabályzatkonzisztencia érdekében.  
4. **Valós‑idő szabályzat‑diff figyelmeztetések** – Amikor egy forrásdokumentum változik, automatikusan jelzést küld a kapcsolódó kérdőív‑válaszok felülvizsgálatára.  

---

## 8. Induláshoz szükséges ellenőrzőlista

- [ ] Az összes megfelelőségi anyagot egy verzió‑kezelő tárolóba konszolidálni.  
- [ ] Vektor‑áruház (FAISS, Milvus, Pinecone) kiválasztása és beágyazások generálása.  
- [ ] A RAG mikro‑szolgáltatás (FastAPI + LLM) belső hálózaton történő telepítése.  
- [ ] A Procurize UI kibővítése „Generate with AI” gombbal és hivatkozás‑megjelenítéssel.  
- [ ] Kormányzati politika meghatározása az ember‑a‑közép‑lépcsőhöz és a visszacsatoláshoz.  
- [ ] Pilot bevezetése egy alacsony‑kockázatú kérdőív‑készletre; iteráció a felülvizsgálati visszajelzések alapján.  

Ezekkel a lépésekkel a szervezet a **reaktív, kézi** kérdőívkezelésről egy **proaktív, AI‑kiegészített** folyamatra válthat, amely egyetlen kattintással megbízható bizonyítékot biztosít.

---

## Kapcsolódó források

- [Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI](https://arxiv.org/abs/2005.11401)  
- [FAISS: Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors](https://github.com/facebookresearch/faiss)  
- [OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Retrieval‑Augmented Generation](https://github.com/openai/openai-cookbook)