
# Ինտուիտիվ ապացույցի համառոտման համակարգ իրական‑ժամանակում վաճառքի հարցաթերթիկների համար

Ընկերությունները այսօր կենտրոնանում են տասնյակ անվտանգության հարցաթերթիկների վրա ամեն շաբաթ—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/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

| Սահմանափակում | Դինամիկ մոտեցում | AESE-ի առավելություն |
|----------------|------------------|------------------------|
| **Ձեռնափակ որոնում** | Անվտանգության մասնագետները ուղղում են SharePoint‑ը, Confluence‑ը կամ լոկալ սկավառակը: | Ավտոմատ սեմանտիկ որոնում միակարգ ռեպոզիտորիայի վրայ |
| **Ստատիկ կցություն** | PDF‑ներ կամ էկրանից նկարներ կցվում են առանց փոփոխելու: | Ինդիվիդուալ հատվածների դինամիկ հանմամբ, փքսի չափը նվազեցվում է |
| **Տարբերակների շուտ** | Թիմերը հաճախ կցում են հնացած ապացույցներ: | Գիտելիքի‑գրաֆի տարբերակների վերդասպակն ապահովում են վերջին դրApproved արհմտած փաստաթղթի օգտագործումը |
| **Չկոնտեքստուալ ներածում** | Պատասխանները կոպիրաչի են, առանց տենչի: | LLM‑հաստատված կոնտեքստուալ համառոտումն համապատասխանում է հարցաթերթիկի լեզվին |
| **Աուդիտային բացը** | Պատասխանից աղբյուրի համար հետք չկա: | Գրաֆի provenance‑edge‑երը ստեղծում են ստուգվող աուդիտային ճանապարհ |

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*  

```mermaid
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.

```json
{
  "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

| Խնդիր | AESE‑ի լուծում |
|-------|----------------|
| **Տվյալների ցածրություն** | Բոլոր որոնումն ու գեներացումն իրականացվում են VPC-ի ներսում, մոդելների քաշերը չեն դուրս գալ սայթից: |
| **Թափանցիկություն** | Կրիպտո‑հաշողներն պահված են անփոփոխ գրաֆի կապերում, ցանկացած փոփոխություն դդումում է ստորագրության անվավերացում: |
| **Կարգավորողական համամոտություն** | Առաջնադարվածում են կարգավորիչների հղումների ուղեցույցները, մոդելը քառորդականորեն աուդիտացվում է: |
| **Պրաուտիկություն** | Ինդիվիդուալ PII‑ն նախատեսված է հաջորդականների զերծման գործընթացներով՝ տարբերակագրական գաղտնիություն պահելու համար: |
| **Բացատրելունակություն** | Պատասխանը ներառում է “source trace” բաժին, որը կարելի է արտահանել PDF‑ով աուդիտային մատյան որպես: |

---

## Տվյալների արտադրանքների չափավոր վերլուծություն

| Մետրիկ | Հատկական (ձեռք) | AESE (պիլոտ) |
|--------|------------------|--------------|
| Առաջին կետի արձագանքի միջին ժամ (վայրկ) | 12 րոպե (որոնջոն + գրագրմ) | 45 վայրկ (ավտոմատ‑համառոտում) |
| Օրինաչափի կցված չափ (PDF) | 2.3 MB (ամբողջ PDF) | 215 KB (համարված հատված) |
| Ապահովություն առաջին փորձի դեպքում | 58 % | 92 % |
| Աւդիտային հետքի լրիվություն | 71 % (չհասանելի տարբերակներ) | 100 % (գրաֆ‑բազագոյ) |

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: