
# ԱՆԽԲԱԳՐԱ ԳՈՒՄԱՐԱՉԱՍՏԻ ԿԱՌԱՎԱՐՈՒԹՅԱՆ ԱԴԱՊՏԻՎ ԿԱՊԱՀԱՅՆԹԻ ՎԵՐԱԴՐՈՒԹՅՈՒՆ ԻՐԱԱԿԱՆ ԺԱՄԱՆԱՏՐԱՎՈՐ ՀԱՐՑԱՇԱՐԵՐԻ ԱՎՏՈՄԱՏԱԻԶԱԾՈՒՆ

## Ներածություն

Անվտանգության հարցաշարները, համաձայնության աուդիտները և վաճառող ռիսկի գնահատումները դարձել են SaaS կոմպանիաների համար օրական խոչընդատում: Դատված գործողությունների հմտությունները հիմնվում են ձեռքով պատճենավորելով‑պեշելով քաղաքականությունների պահոցից, տարբերակների կառավարման ծավալների եւ անսահմանուն հետադարձականությունների հետ էլինական թիմերի հետ: Նախագծի ծավալը չափագրվում է՝ երկար վաճառքի շրջաններով, գերբեռնված իրավական ծախսերով և ընդհանրապես հետաձգված կամ ոչ արդիական պատասխանների վերադարձը:

**Ադապտիվ քաղաքականության սինթեզը (APS)** վերատեսակավորում է այս գործընթացը: Փոխարինելով պոլիսները ստատիկ PDF‑ների, APS ներմուծում է ամբողջական քաղաքականության գիտելիքի բազան, վերածելով այն մեքենայով կարդացվող գրաֆիկում և միացնում այդ գրաֆիկը գեներացիոն AI շերտի հետ, որը կարող է տրամադրել կոնտեքստուալ‑խորհրդատու, կարգապահ ընկերության պատասխանները խնդրի դեպքում: Վրդյունքը` *իրական‑ժամանակ* պատասխանիչյան՝ որը կարող է.

* Գեներացնել լրիվ cite‑ված պատասխան մի քանի վարկյանների ընթացքում.  
* Դիտակները համաժամանակեցնել վերջին պոլիսների փոփոխությունների հետ:  
* Հանձնարարության պարամետրեր տալիս համարները:  
* Հատկապես սովորել վերանայողների հետադարձ կապից:  

Այս հոդվածում մենք ուսումնասիրում ենք APS-ի ճարտարապետությունը, գլխավոր բաղադրիչները, կիրառման քայլերը և բիզնեսի ազդեցությունը, ինչպես նաև ցույց տալու, թե ինչու դա հանդիսանում է Procurize‑ի AI‑հարցաշար պլատֆորմի հաջորդ loիգիկալ զարգացմանը:

---

## 1. Գլուխբաժինները

| Բաժին | Նկարագրություն |
|-------|-----------------|
| **Պոլիսի Գրաֆիկ** | Դիրքորոշված, պիտակավորված գրաֆ, որը կոդավորում է բաժինները, կլուզները, միջակ‑հղումները և քարտեզների կապերը կարգապահող օրենքների (օրինակ՝ **[ISO 27001 A.5](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[SOC‑2 CC6.1](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**). |
| **Կոնտեքստուալ Prompt Engine** | Դինամիկ կերպով կառուցում LLM‑ի prompt‑ները, օգտագործելով պոլիսի գրաֆիկը, կոնկրետ հարցաշարի դաշտը և ցանկացած հանձնագրված ապացույց։ |
| **Evidence Fusion Layer** | Բերում պատկերները (սկանավորման հաշվետվություններ, աուդիտի մատյաններ, կոդ‑պոլիսի կապերը) և կցում դրանք գրաֆիկի հանգույցներին հետհղումի համար։ |
| **Feedback Loop** | Մարդու վերանայողները հաստատում կամ խմբագրում են գեներացված պատասխանը; համակարգը փոփոխությունները փոխակերպում է գրաֆիկի թարմացումների և LLM‑ի հետապնդման մեջ։ |
| **Real‑Time Sync** | Երբ պոլիսի փաստաթուղթը փոխվում է, փոփոխության հայտնաբերումները թարմացնում են տվյալ հանգույցները և գործարկում նոր գեներացված շղիթները։ |

Այս գաղափարները երոդ քմագպակված են, բայց միասին թույլ են տալիս փոխակերպել *ստատիկ* համաձայնության պահոցը *կենդանիկ* պատասխանիչ համակարգի ձևով:

---

## 2. Համառոտների ճարտարապետություն

Ներքևում ներկայացված է բարձր‑մակարդակի Mermaid դիագրամ, որը ցույց է տալիս տվյալների կշիռը բաղադրիչների միջև:

```mermaid
graph LR
    A["Policy Repository (PDF, Markdown, Word)"]
    B["Document Ingestion Service"]
    C["Policy Graph Builder"]
    D["Knowledge Graph Store"]
    E["Contextual Prompt Engine"]
    F["LLM Inference Layer"]
    G["Evidence Fusion Service"]
    H["Answer Cache"]
    I["User Interface (Procurize Dashboard)"]
    J["Feedback & Review Loop"]
    K["Continuous Fine‑Tuning Pipeline"]

    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    G --> F
    F --> H
    H --> I
    I --> J
    J --> K
    K --> F
    K --> D
```

*Բոլոր հանգույցների անվանները դուրս են՝`"`*՝ Mermaid‑ի կանոնների համար:

### 2.1 Հիմնական բաղադրիչների մանրամասն ցանկությունը

1. **Document Ingestion Service** – Օգտագործում է OCR (դրանք անհրաժեշտ են), ելքային բաժինների վերածում և պահում կոդավորող հատվածը միջանկյալ պահեստում։  
2. **Policy Graph Builder** – Կիրառում է համակողմանի նվագակների և LLM‑ի օգուտների միջոցով ներդիրների կամիզմ, ստեղծելով հանգույցներ (`"Section 5.1 – Data Encryption"`) և կապերը (`"references"`, `"implements"`).  
3. **Knowledge Graph Store** – Neo4j կամ JanusGraph instance ACID‑ի գարունով, առաջարկում Cypher / Gremlin API‑ներ։  
4. **Contextual Prompt Engine** – Կառուցում է prompt‑ներ, օրինակ՝  
   > *«Նախադրված է պոլիսի հանգույց «Data Retention – 12 months», պատասխանեք վաճառքի հարցին ‘How long do you retain customer data?’ և նշեք ճշգրիտ կլուզը».*  
5. **LLM Inference Layer** – Համակարգված ապահով կապի կցարան (օրինակ՝ Azure OpenAI)՝ հարմարեցված համաձայնության լեզվին։  
6. **Evidence Fusion Service** – Հանում ապացույցը (GitHub, S3, Splunk) և ավելացնում դրանք որպես ստորածիկներ գեներացված պատասխանին։  
7. **Answer Cache** – Պահում գեներացված պատասխանները՝ *(question_id, policy_version_hash)* բանալիով՝ արագ գալող արձագանքների համար։  
8. **Feedback & Review Loop** – Գրանցում վերանայողների խմբագրումները, կապում տարբերակը հետագա գրաֆիկների թարմացման հետ և ամբողջում այս տարբերակը մշտական վերադառնալու շղթայի մեջ։

---

## 3. Կիրառման ճանապարհկանդաղ

| Բաժան | Առաջադրանքներ | Սպասվող ժամանակ |
|-------|----------------|-----------------|
| **P0 – Հիմունքները** | • Տեղադրել փաստաթղթերի ներգործման պાઇպլայն.<br>• Սահմանել գրաֆիկի սխեման (PolicyNode, ControlEdge).<br>• Պրակտիկ պոլիսների պահոցից լցնել սկզբնական գրաֆիկը. | 4‑6 շաբաթ |
| **P1 – Prompt Engine & LLM** | • Կառուցել prompt‑ների շաբլոններ.<br>• Դիմակատվություն LLM‑ի (gpt‑4‑turbo) տարբերակ.<br>• Միացնել ապացույցի ֆյուզն մի տեսակ (օրինակ՝ PDF‑սկանագրիկ հաշվետվություններ). | 4 շաբաթ |
| **P2 – UI & Cache** | • Լրացնել Procurize‑ի դաշբորտը «Live Answer» պանելով.<br>• Կառուցել պատասխանների քեշավորում և տարբերակի ցուցադրում. | 3 շաբաթ |
| **P3 – Feedback Loop** | • Գրանցել վերանայողների խմբագրումները.<br>• Օટոմատ կերպով գեներացնել գրաֆիկի տարբերակները.<br>• Նոթից երեկո վերապատրաստել LLM‑ը հավաքած տիրույթներով. | 5 շաբաթ |
| **P4 – Real‑Time Sync** | • Կցել պոլիսի հեղինակային գործիքները (Confluence, Git) փոփոխությունների webhooks‑ի. <br>• Ավտոմատ կերպով այլցնել հին քեշերը. | 3 շաբաթ |
| **P5 – Scale & Governance** | • Տարածել գրաֆիկի պահոցը կլալված ռեժիմին.<br>• Ավելացնել RBAC գրաֆիկի խմբագրումների իրավունքների համար.<br>• Անհրաժեշտ լինել LLM‑ի կապի անվտանգության ակնառու ուսումնասիրությունը. | 4 շաբաթ |

Ընդհանուր, **12‑ամսով** ժամանակահատվածում կարելի է առաջարկել արտադրական APS‑ի համակարգ, հաճախորդների վիճակագրական արժեքը յուրաքանչյուր փուլին համապատասխան:

---

## 4. Բիզնեսի ազդեցություն

| Սխեմա | APS‑ից առաջ | APS‑ի հետո (6 ամիս) | Փոփոխություն % |
|-------|---------------|----------------------|---------------|
| **Միջին պատասխանների գեներացման ժամանակ** | 12 րոպե (մատչ) | 30 վայրկյան (AI) | ‑96 % |
| **Պոլիսի ծավալների խնդիրների թիվ** | 3 հերթական | 0.5 հերթական | ‑83 % |
| **Վերանայողների աշխատանք (ժամ) յուրաքանչյուր հարցաշարին** | 4 ժ | 0.8 ժ | ‑80 % |
| **Աուդիտի հաջողության տոկոս** | 92 % | 98 % | +6 % |
| **Վաճառքի շրջանների ցածրացում** | 45 օր | 32 օր | ‑29 % |

Այս թվերը վերցված են առաջին պիլոտ‑ծրայաչափներից՝ երեք միջին‑չափի SaaS‑կազմակերպությունների հետ, որոնք ներածեցին APS-ին Procurize‑ի բազմակողմիկ հարցաշարների հարթակին:

---

## 5. Տեխնոլոգիական մարտահրավերներ & Հաշխարումներ

| Մարտահրավեր | Նկարագրություն | Հաշխարում |
|--------------|----------------|-----------|
| **Պոլիսի անորոշություն** | Իրավական տեքստը հաճախ անորոշ է, ինչպիսիք են LLM‑ի «հաղազմված» պատասխանները: | Օգտագործել *երկու‑պարագայս* մեթոդ՝ LLM‑ի պատասխանները ստուգում են դետերկրական՝ կանոնների վեալիդատոր, որը հաստատում է հղված կլուզների ճշգրտությունը: |
| **Կարգավորման թարմացումներ** | Նոր օրենքներ (օրինակ՝ **[GDPR‑2025](https://gdpr.eu/)**) հաճախ են ցուցադրվում: | Իրական‑ժամին սինքրոնիզացիոն պայպլայնը ներմուծում է հանրային կարգակազմի RSS‑երը (օրինակ՝ **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**) և ավտոմատ կերպով ստեղծում նոր վերահսկողական հանգույցները: |
| **Տվյալների գաղտնիություն** | Ապացույցի նյութերը կարող են պարունակել անձնավորությու­նների տվյալներ (PII): | Օգտագործում ենք *հոմոմորֆիկ գաղտնիություն* ապացույցների պահեստարանին, իսկ LLM‑ին փոխանցվում են միայն დაშიფրված փլատները: |
| **Մոդելների ծառարան** | Կարդացած նշանակում է, որ լրացուցիչ ֆին‑տյունինգը կարող է կրճատել ընդհանուր կարողությունները: | Կպահպանում *Shadow Model*‑ը, որը մշտապես ուսուցվում է լայն պատվիրված համաձայնության հատվածաբանությամբ և օգտագործվում է դուրսբերել վնասների դեպքում: |
| **Ցուցաբերություն** | Աուդիտների համար անհրաժեշտ են փաստում‑ծրագիր: | Յուրաքանչյուր պատասխան ներքի *փոխհատուցման բլոկ* և հարցում‑պատկերի *հետազոտական գրաֆ*‑ը, որոնք ցուցադրվում են UI‑ում: |

---

## 6. Ապագայում ընդլայնումների պլաններ

1. **Միջաստիճանի‑կանգամական Գրաֆիկների համագումար** – Միացնել **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **SOC‑2** և ոլորտային-սպեկպիկ արժե­ծի շաբլանները մեկ բազմակողմիկ գրաֆի մեջ, թույլատրում “one‑click” համաձայնությունը:  
2. **Ֆեդերալ ուսուցում՝ բազմակողմիկ գաղտնիության համար** – Ուսուցումել LLM‑ը անանուն վերանայողների թողած պալումներով առանց տվյալների հավաքագրման, խախտելով գաղտնիությունն ավելի բարձր մակարդակին:  
3. **Ոճակալ‑առաջին օգուտ** – Միացնել ձայծակղի հարցում‑պատասխան ինտերֆեյս, որտեղ վերանայողները կարող են հարցել վորդուն՝ ստանալ խոսքային պատասխանները՝ փոքր‑սեղանի հղումներով:  
4. **Պրոյեկտիվ պոլիսի առաջարկումներ** – Սկզբնավորելով վերլուծական տվյալների վերլուծություն՝ համակարգը ենթադրում է պոլիսների փոփոխություները, նախքան դրանցից հարցերը պահանջվում են:  

---

## 7. Ստարտել Ադապտիվ Սինթեզը Procurize‑ի վրա

1. **Բեռնեք Պոլիսերը** – Գծով‑գործող «Policy Vault» ներդրումից կարող եք քաշել‑թողնել բոլոր PDF, Markdown, Word փաստաթղթերը: Ներմուծման ծառայությունը ինքնովին կհեռացնի և կվերագրի տարբերակները:  
2. **Կարտալևեք Կառավարման Կոնտրոլները** – Օգտագործելով գրաֆիկի վիզուալ դասավորիչը, կապեք քաղաքականության բաժինները ճանաչված ստանդարտների հետ: Նախապես կառուցված «ISO 27001», «SOC‑2» և «GDPR» պոտցանները հասանելի են:  
3. **Կարգավորեք Ապացույցի աղբյուրները** – Միացրեք CI/CD‑ի պահստերը, ապահով‑կրկնորդի (vulnerability) սկանավորիչները և DLP‑ը:  
4. **Ակտիվացրեք Կյանքի Գեներացիան** – «Adaptive Synthesis» սարքի զուգահեռում Settings‑ում, համակարգը կսկսի կազմակերպել նոր հարցաշարի դաշտների պատասխաններ անմիջապես:  
5. **Վերանայեք և Ուսուցեք** – Յուրաքանչյուր հարցաշար‑ցريلից հետո ընդունեք գեներացված պատասխանները, հաստատեք կամ հետքե՛րակեք: Վերադրված տեղեկությունը ավտոմատ կերպով կսարքվի մոդելը և գրաֆիկը:  

---

## 8. Առաջադեմ

Ադապտիվ Պոլիսի Սինթեզը վերածում է համաձայնության ոլորտը **պասիվ** գործընթացից մի **ակտիվ**, տվյալ‑ստացված մեքենա, որտեղ ստատիկ ժամանակություններն դարձնում են **կենդանի** պատասխանող մեքենա: Գրաֆիկը, մշտական փոփոխված, միացված՝ LLM‑ի հետ, ապահովում է պահված, աուդիտի‑գրական պատասխանները, համոզված, որ յուրաքանչյուր արձագանք արտագրվում է վերջին պոլիսի տարբերակներից:

Ընկերությունները, որոնք ընդունեն APS‑ը, կարող են ակնկալել արագ վաճառքի շրջաններ, նվազված իրավական ծախսեր և բարձր աուդիտային հաջողակ­ություն, ազատելով անվտանգության և ատուական թիմերը՝ ձեռքի գործերը գործնականը՝ ռիսկի հետագա կանխարգելման վրա կենտրոնանալու:  

**Ապագայս հարցաշարների ավտոմատացմանը չի լինում միայն «ավտոմատացում»: Դա **հիշող**, կոնտեքստուալ‑սինթեզ**, որը՝ աճում է ձեր պոլիսների հետ:**