Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգ իրական‑ժամանակում վաճառքի հարցաթերթիկների համար

Ընկերությունները այսօր կենտրոնանում են տասնյակ անվտանգության հարցաթերթիկների վրա ամեն շաբաթ—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 և այլ ոլորտ‑սպեֆիկակացված քվեատերում։ Դիմակները սովորաբար կպատճենեն պատասխաները վեբ ձևում, կընդունեն PDF‑ները և ապա փորձեն ժամերով համոզվել, որ ամեն ապացույցի հատվածը համապատասխան է նշված հսկման։ Ձեռքագործված աշխատանքի պատճառով առաջանում են խառնագույրներ, հաճախականական անհամապատասխանություններ և գործակազմի ծախսերը աճում են։

Procurize AI‑ն արդեն լուծել է բազմաթիվ բուժիչ կետեր՝ արքայական օրստրացիայով, համագործակցական մեկնաբանություններով և AI‑ով գեներացված պատասխանների նմուշներով։ Հաջորդ հաղթանակի փուլը ապացույցների մշակումը է՝ ինչպե՞ս ներկայացնել ճիշտ փաստաթուղթը (նորմ, աուդիտ մասնորոշում, կազմաձիգի սկիւր). ճիշտ ձևաչափով, իսկ միաժամանակ ապահովելով, որ ապացույցը նոր, համապատասխան և աուդիտելի է:

Այս հոդվածում մենք բացահայտում ենք Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգը (AESE)՝ ինքնաւրինակ AI ծառայություն, որի նպատակն են.

1. Նկարագրել օպտիմալ ապացույցի հատվածը յուրաքանչյուր հարցի համար իրական‑ժամանակում:
2. Համառոտել հատվածը խիստ, կարգավորված վերլուծիրում:
3. Կցել համառոտումը աղբյուրային փաստաթղթի տարբերակ‑կառավարվող գիտելիքի գրափում:
4. Վավերացնել արդյունքը համապատասխանության քաղաքականություններով և արտաքին նորմերով RAG‑բարձրացված LLM‑ների միջոցով:

Արդյունքում ստացվում է մեկսեղանի‑պակաս համապատասխանող պատասխան, որը կարող է ստուգվել, հաստատվել կամ վերանայել մարդը, իսկ համակարգը գրանցում է թռիչքը‑ոչ‑փոփոխելի էքսպերվանսի հետք:

Ինչու ավանդական ապացուցի կառավարմամբը չի բավարարում

Այս բացերը բերող 30‑50 % երկար արձագքի ժամանակ և բարձր ռիսկի հնարավորությունի անհամապատասխանություն։ AESE‑ն լուծում է դրանք միակ, համերաշխ ափսար:

AESE-ի հիմնական ճարտարագիտություն

Հարկավոր է երեք խիստ միացված շերտներից բաղկացած համակարգը.

1. Սեմանտիկ որոնման շերտ – Օգտագործում է հիբրիդ RAG ինդեքս (դենց վեկտորներ + BM25)՝ առաջարկելով բավարար ապացույցների հատվածներ:
2. Ինտուիտիվ համառոտման շերտ – Բարձրակոր LLM՝ նախապատրաստված հարցաթերթիկի կոնտեքստի (ակնարկ, կարգավորիչ, վտանգի დონք) համար:
3. Provenance Graph շերտ – Սեփական գրաֆ, որը պահում է ապացույցի գագաթներ, պատասխանի գագաթներ և «derived‑from» կապերը, լրացված տարբերակների և կրիպտո‑հաշողների հետ:

Բոլոր գագաթների պիտակները դրված են երկուակերտներում, ըստ Mermaid-ի պահանջների

  graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Փակ‑կատարման քայլառիթ

1. Նպատակակների արտահանում

Ընտրող օգտագործողը բացում է հարցի դաշտը, UI‑ն ուղարկում է անմիջական տեքստը թեթև intent մոդելին: Այդ մոդելը դասի էքսպորտում ապացույցների կատեգորիաներ (նորմ, աուդիտ հաշվետվություն, կազմաձիգ, լոգի հատված, երրորդ‑խորհրդակցություն) Զարգացնել:

2. Սեմանտիկ որոնում

Կարգավորված նպատակակները կատարում են հարցում հիբրիդ RAG‑ին.

• Դենս վեկտորները գեներացվում են կազմակերպության համապատասխանություն‑կորժերի վրա ֆայն‑քու տված ինքեվեռ:
• BM25 ապահովում է բառատված համընկնումը կարգավորիչների յոկղերի համար (օրինակ՝ «ISO 27001 A.12.1»):

Արդյունքում վերադարձրվում են Top‑K (արտադրյալ = 5) հատվածներ, որոնք ներկայացված են JSON մետա‑տվյալներով.

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. Ինտուիտիվ հարցագրիչ

Առանցված են՝

• սկզբնական հարցի տեքստը;
• ընտրված ապացույցի հատվածները (քցակված պնդումի տեսքով);
• կարգավորիչների տրամոսքի ուղեցույցները (օրինակ՝ «օգտագործեք պասիվ ձայնը, հղեք կլաուզների համար»):

Պրոմպթի օրինակ.

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

4. LLM‑համառոտիչ

Դոմեյնիա‑սահմանված LLM (օրինակ՝ 13B մոդել, ֆայն‑քու 10 k պատմական հարց‑ապացույց զույգերի վրա) մշակում է պրոմպտը:

Ձևաչափի արդյունքը:

• Մեջբերումներ աղբյուրի ճշգրտություն (օրինակ, “see Access Control Policy §4.2”)
• Լեզվի համընկնում նախորդ հաստատված պատասխանների (few‑shot օրինակների) հետ

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

5. Provenance Graph թարմացում

Պատասխանի գագաթը ստեղծվում է գրաֆում՝ հատկություններով.

• answer_id, question_id, generated_at, model_version
• DERIVED_FROM կապերը՝ յուրաքանչյուր աղբյուրի ապացույցի գագաթի հետ

Յուրաքանչյուր կապում պահված են աղբյուրի hash‑ները՝ պաշտպանելով անբոցունակությունը: Գրաֆը գտնվում է Merkle‑tree‑բեկված տվյալների շղթայում, ապահովելով թափանցիկություն և կրիպտո‑հաստատում:

6. Պատասխանի հրապարակում և մարդու վերանայում

Գեներացված պատասխանն ընդգրկված է UI‑ում՝ “Evidence View” կոճակով:

Կտցնել → բացատրում են կապված հատվածները, տարբերակները և թվային ստորագրությունը:

Վերանայիչները կարող են:

• Հաստատել (ստեղծում է անփոփոխ աուդիտային գրառում)
• Փոփոխել (ստեղծում է նոր տարբերակ պատասխանի գագաթի)
• Մերժել (կողք է տալիս RLHF շղթային)

Բնութագրիչը RLHF‑ից (Human Feedback) 

AESE‑ն օգտագործում է պարզ RLHF շրջան:

1. Գրանցում են վերանայողների գործողությունները (հաստատում/փոփոխում/մերժում) և ժամանակները:
2. Փոխանցում են խմբագրությունները երկուակողմանի կարգավիճակների տվյալների (ստորին vs խմբագրված) հետ:
3. պարբերաբար ֆայն‑քու LLM‑ը այդ նախապայմանների վրա՝ Proximal Policy Optimization (PPO) ալգորիթմով:

Ժամանակի ընթացքում մոդելը ներքինում վերցնում է կազմակերպության հատկություն‑որոշված արտահայտումները, նվազեցնելով ձեռնարկումների անհրաժեշտությունը 70 %:

Անվտանգություն և համահունչության երաշխիքներ

Տվյալների արտադրանքների չափավոր վերլուծություն

Այս թվերը ստացվել են վեցնամյակային պիլոտից, որտեղ միջավայրային SaaS‑ը 1,200 հարցաթերթիկի կետերում ապահովեց վտանգի միջնորդամիջոցները:

Procurize պլատֆորմում ինտեգրացիա

AESE-ն ներկայացված է միկրո‑սերվիս՝ RESTful API‑ով.

• POST /summarize – ստանում է question_id և նկարագրություն (պարբերություն):
• GET /graph/{answer_id} – դուրս է բերում provenance տվյալները JSON‑LD ձևաչափով:
• WEBHOOK /feedback – ընդունում է վերանայողների գործողությունները RLHF համար:

Սպասում է կամյա ինտեգրացիա ցանկացած առկա աշխատանքային հոսքի մեջ՝ հատուկ տիկսների համակարգ, CI/CD եթե համապատասխանության ստուգումների համար, կամ Procurize UI‑ի JavaScript SDK‑ի միջոցով:

Հաջորդ քայլերը

1. Մուլտիմիդիա ապացույցներ – Ներառել էկրանի նկարագրություններ, կառուցվածքային ծառի և կոդի կտորներ՝ տեսողական‑բարձր LLM‑ների միջոցով:
2. Միջասարքամիջոցների գիտելիքի գրաֆի ֆեդերացիա – Անխուսափելի համատեղ աշխատանքի համար, իսկ դրա գաղտնիության պահպանումն է:
3. Zero‑Trust հասանելիություն – Գրաֆի հարցումների համար հատկագիր‑բարդ սրանք, միայն օրենք‑հաստատված խմբերը կարող են դիտնել սենսիվ հատվածները:
4. Կարգավորիչների կանխատեսման շարժիչ – Միացում AESE‑ին՝ կանխատեսելով շարունակելի ռեգուլյատորների պահանջները և կանխատեսելով ապացույցների բացերը:

Եզ մատ

Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգը փոխում է “գտնել‑և‑կցել” բարդ քայլերը միակ, AI‑ադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադադ…** (սահմանափակված գրառում).

• Արագություն – իրական‑Ժամանակում պատասխաններ առանց խորքային նյութերի կորուստների:
• Ճշտություն – Կոնտեքստուալ համառոտում, համապատասխանող հնարավոր կարգավորիչների լեզուն:
• Աուդիտնուչ – Անփոփոխ provenance‑ը յուրաքանչյուր պատասխանի համար:

Թողարկելով Retrieval‑Augmented Generation, դինամիկ հարցագրիչներ և տարբերակ‑կառավարվող գիտելիքի գրաֆ, AESE‑ը բարձրացնում է համապատասխանության ավտոմատացումը: Ընդունող ընկերությունները կտեսնեն արագացված գործակազմ, նվազեցված աուդիտային ռիսք և քննադատական շուկայի մրցույթում երկրոցածը: