
# ԱԻ‑Սաարքագրված Կոնտեքսուալ Տվյալների Կաշիկ Միավորված Հարցաթերթիկների Արսկերական Կառավարման համար

## Ներածություն  

Անվտանգության հարցաթերթիկները, համաձայնության աուդիտները և վաճառողի ռիսքի գնահատությունները այժմ ընդհանուր են B2B SaaS գործողությունների համար։ Բայց բազմակազմ ձեռառք‑լևած കമ്പനերը դեռ միշտ ցավում են **չափազանցչափած աղյուսակների, տարբերակված փաստաթղթների պահարանների և ձեռքով պատճեն‑պոխպեք** չափերը։ Այդ հանգստաբար մեզ համար հրապարակի հետագսցումներում, անհամապատասխան պատասխաններում և՝ բարձրավորող չէ‑համաձայնության ռիսքում:

Մուտքագրվեք **Կոնտեքսուալ Տվյալների Կաշիկին (CDF)** — ԱԻ‑հնարավորված, գրաֆ‑կենտրոնական տվյալների շերտ, որը **միավորում է ապացույցները** կազմակերպության ամեն անկյունից, նորմալացնում դրանք ընդհանուր սեմանտիկա և սպասարկում ցանկացած հարցաթերթիկի համակարգի պահանջին։ Այս փաստագրում մենք կնքենք.

1. Կա՞ս սահմանում ենք CDF‑ի գաղափարը և ինչու է այն կարևոր հարցաթերթիկների ավտոմատացման համար։  
2. Քայլ առ քայլ ներկայացնենք ճարտարապետական սյունակները՝ ներմուծում, սեմանտիկ կառուցվածք, գրաֆ‑բարձրացում և իրական‑ժամանակի սպասարկում։  
3. Կենսաթափում փորձական իրականացում‑պատրաստված ձևակերպուն՝ ինտեգրվող Procurize AI‑ի հետ։  
4. Նկարագրենք կառավարում, գաղտնիություն և աուդիտի անհրաժեշտતા։  
5. Արդյունորոշող ապագա ընդլայնումները՝ ֆեդերացված ուսուցում և զրո‑գիտելիքի ապացույցի ստուգում։

Այս ամենից հետո դուք կգտնեք **ինքնասպասողական, ԱԻ‑սաարքագրված ապացույցների կենտրոն**, որը փոխում է համաձայնությունն հանորդությունից ռազմավարական առավելությամբ:

---

## 1. Ինչու տվյալների կաշիկը բացակայում էր  

### 1.1 Ապացույցների հատվածագրման խնդիր  

| Աղբյուր | Ստանդարտ Ֆորմատ | Հաճախ հանդիպող խնդիր |
|--------|----------------|------------------------|
| Քաղաքականություն փաստաթղթեր (PDF, Markdown) | Կակչված տեքստ | Ազատ չ գտնել հատուկ կետ |
| Ամպային կազմաձևներ (JSON/YAML) | Կազմված, բայց անսահման տեղակալված | Տարբերակների տարբերություն հաշիվների մեջ |
| Ածխական լոգեր (ELK, Splunk) | Ժամ ժամանակային, մեծ քանակ | Անհասանելի պատվերի կապ ചോദատեսի դաշտների հետ |
| Վաճառողի պայմանագրեր (Word, PDF) | Ուղեցույց լեզու | ձեռքով բացի պարտավորությունների բացարձակություն |
| Աղբյուրների հետագծիչ (Jira, GitHub) | Միակ սեմանտիկա | Անհամապատասխան տեգավորում |

Յուրաքանչյուր աղբյուր ապրում է իր սեփական պահեստավորման պատրոնի, իր ինքնակառավարող իրավունքների հետ։ Երբ անվտանգության հարցաթերթիկը հարցնում է «Ներկայացրեք ապացույցը տվյալների S3‑ում պահված շեֆերի‑ադրլ‑աստիճանի համար», պատասխանի թիմը պետք է **փնտրի առնվազն երեք պահարանը**՝ ամպային կազմաձևների, քաղաքականության ֆայլերի և լոգերի։ Ձեռնարկվող ձեռքով աշխատանքը բազմապատկվում է դիքտատորների թվի հետ, և հետևյալ խնդիրները են առաջանում.

- **Ժամանակի զայն** — միջին տուրևի ավարտ 3‑5 օր մեկ հարցաթերթիկի համար։  
- **Մարդու սխալ** — տարբերակների անհամապատասխանություն, հնացած ապացույցներ։  
- **Համաձայնության ռիսկ** — աուդիտորները չեն կարող հաստատել սկզբնական աղբյուրը։  

### 1.2 Տվյալների կաշիկի առավելությունը  

**Կոնտեքսուալ տվյալների կաշիկը** լուծում է այս խնդիրները՝

1. **Ներմուծելով** բոլոր ապացույցների հոսքերը մեկ **ծրագրային գրաֆում**։  
2. **ԱԻ‑սաարքագրված սեմանտիկ բարձրացում**՝ կապելով հումանիզմի աղբյուրները կանիոնական հարցաթերթիկների օնտոլոգիայով։  
3. **Ռեալ‑ժամանակ, քաղաքականության‑հատվածների API‑ն**՝ հարցաթերթիկների (օր.՝ Procurize) համար պատասխանը պահանջելու համար։  
4. **Ամնացվող ծագման պահպանում**՝ բլոկչեյնի հեշ կամ լեգերին մուտք ստելով։  

Արդյունքում կարելի է **վրանշյալ, ճշգրիտ, աուդիտելի պատասխաններ**— նույն տվյալների կաշիկը նաև ապահովում է վահանակներ, ռիսկի թախտապատկերը և ավտոմատ քաղաքականության թարմացումներին։

---

## 2. Ճարտարապետական հիմնակառուցվածքներ  

Ահա Mermaid սքեմայում՝ CDF‑ի շերտերի և տվյալների հոսքի ընդհանուր տեսքը.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Ingestion
        A["Քաղաքականություն պահարան"] -->|PDF/MD| I1[Ներմուծող]
        B["Ամպային կազմաձևների պահարան"] -->|JSON/YAML| I2[Ներմուծող]
        C["Լոգերի հավաքիչ"] -->|ELK/Splunk| I3[Ներմուծող]
        D["Պայմանագրերի թունձ"] -->|DOCX/PDF| I4[Ներմուծող]
        E["Աղբյուրների հետևող"] -->|REST API| I5[Ներմուծող]
    end

    subgraph Enrichment
        I1 -->|OCR + NER| E1[Սեմանտիկ արտահայտող]
        I2 -->|Schema Mapping| E2[Սեմանտիկ արտահայտող]
        I3 -->|Log Parsing| E3[Սեմանտիկ արտահայտող]
        I4 -->|Clause Mining| E4[Սեմանտիկ արտահայտող]
        I5 -->|Label Alignment| E5[Սեմանտիկ արտահայտող]
        E1 --> G[Միավորված Գիտելիության Գրաֆ]
        E2 --> G
        E3 --> G
        E4 --> G
        E5 --> G
    end

    subgraph Serving
        G -->|GraphQL API| S1[Հարցաթերթիկի շարժիչ]
        G -->|REST API| S2[Համաձայնության վահանակ]
        G -->|Event Stream| S3[Քաղաքականության սինք սերվիս]
    end

    style Ingestion fill:#E3F2FD,stroke:#90CAF9,stroke-width:2px
    style Enrichment fill:#FFF3E0,stroke:#FFB74D,stroke-width:2px
    style Serving fill:#E8F5E9,stroke:#81C784,stroke-width:2px
```

### 2.1 Ներմուծման շերտ  

- **Կապորդներ** բոլոր աղբյուրների համար (S3‑դաշտ, Git ռեպոզիտոր, SIEM, իրավական արվել)։  
- **Ներկամարտ** (գիշերային) և **սողում** (Kafka, Kinesis) հնարավորություններ։  
- **Ֆայլի տիպերի ադապտերներ**՝ PDF → OCR → տեքստ, DOCX → տեքստ արտածում, JSON‑ի սխեմա ճանաչում։  

### 2.2 Սեմանտիկ Բարձրացում  

- **Մեծ լեզվի մոդելներ (LLM)**՝ նորմալացված կայողին և արհեստական վիճակագրության համար **Ներմուծված Կազմանիը Սահմանված (NER)** և **կողմնորոշված դասակարգում**։  
- **Սխեմայի համընկնում**՝ ամպային ռեսուրսների որոշումը **Ռեսուրսների Օնտոլոգիա**‑ում (օր.՝ `aws:s3:Bucket` → `EncryptedAtRest?`)։  
- **Գրաֆի կառուցում**՝ հանգույցները ներկայացնում են **Ապացույցի սցենարներ**, **Քաղաքականութեան կլորներ**, **Կառավարումի նպատակը**։ Շրջանցիկները՝ **“ենեած”, “սեղմված”, “հակառակ”**։  

### 2.3 Սպասարկման շերտ  

- **GraphQL ծածկոց**՝ ներածական հարցերի համար՝ `evidence(questionId: "Q42") { artifact { url, version } provenance { hash, timestamp } }`։  
- **Ատեղնեցված վերահսկում**՝ **Attribute‑Based Access Control (ABAC)**՝ պահպանում տենանտների изоляцию։  
- **Իվենցների հարթակ**՝ հրապարակում փոփոխություններին (նոր ապացույց, քաղաքականություն) downstream‑ում, ինչպիսիք են **CI/CD‑ի համաձայնության ստուգումներն**։

---

## 3. Կաշիկի իրականացում Procurize AI‑ի հետ  

### 3.1 Ինտեգրացիայի պլան  

| Քայլ | Գործողություն | Գործիքներ / API‑ներ |
|------|--------------|---------------------|
| 1 | **Ներմուծող Micro‑service‑ների** տեղադրում յուրաքանչյուր ապացույցի աղբյուրի համար | Docker, AWS Lambda, Azure Functions |
| 2 | **LLM‑ի լավացում** (պ.ա. Llama‑2‑70B) միջոցով ներմուծված կազմակերպական փաստաթղթեր | Hugging Face 🤗, LoRA ավանդներ |
| 3 | **Սեմանտիկ արտահայտողներ** գործարկել և արդյունքները ձևափոխել **Neo4j** կամ **Amazon Neptune** գրաֆում | Cypher, Gremlin |
| 4 | **GraphQL GateWay** առաջադիմել Procurize‑ին՝ ապացույցների հարցման համար | Apollo Server, AWS AppSync |
| 5 | **Procurize AI**‑ի կազմաձևը օգտագործելով GraphQL‑ին որպես գիտելիության աղբյուր RAG‑pipe‑ի համար | Procurize custom integration UI |
| 6 | **Աուդիթի լոգավորում** – յուրաքանչյուր պատասխան գրանցում է հեշով նկարված ամպային գրանցում (Hyperledger Fabric) | Chaincode, Fabric SDK |
| 7 | **CI/CD դիտակ** – ստուգում գրաֆի համապատասխանությունն ամեն մի կոդի միացման ժամանակ | GitHub Actions, Dependabot |

### 3:

**GraphQL-ի օրինակյա հարցում**

```graphql
query GetEvidenceForQuestion($questionId: ID!) {
  questionnaire(id: "procureize") {
    question(id: $questionId) {
      text
      evidence {
        artifact {
          id
          source
          url
          version
        }
        provenance {
          hash
          verifiedAt
        }
        relevanceScore
      }
    }
  }
}
```

Procurize AI‑ը կարող է համակցել ստացված փաստոցները LLM‑ով ստեղծված ներածական գրառմամբ, մարզելով **տվյալների‑միացված** և **ընկնում‑հասանելի** պատասխանի:

### 3.3 Բաժինների ազդեցություն  

- **Պատրաստման ժամանակը** նվազեցված է **72 ժամից** մինչև **4 ժամից** Fortune‑500 SaaS‑ի փորձակրկին։  
- **Ապացույցների վերականգնման տոկոսը** բարձրացել է **85 %**,՝ նշանակում է, որ մեծ մասը պատասխանները ավտոմատ կերպով գեներացվել են։  
- **Աուդիթի շփը** բարելավված է՝ յուրաքանչյուր պատասխան բերված է կրիպտոգրաֆիկ ապացույցով, որոնք կարող են միակողմանիորեն ապահովել հեղինակությունը։

---

## 4. Կառավարում, գաղտնիություն և աուդիտիության  

### 4.1 Տվյալների կառավարում  

| Խնդիր | Ժողովում |
|-------|----------|
| **Տվյալների հանելաձևություն** | Նկատում **TTL‑նորություններ** և **փոփոխությունների** բացահայտում (հեշ համեմատում)՝ ինքնաթարմատակող հանգույցները։ |
| **Մուտքի շունչ** | Zero‑Trust ցանց և ABAC‑ի կիրառություն, որն կապում է դեր, նախագիծ և տվյալների զգայունությունը։ |
| **Կանոնների սահմանափակումը** | Կին գնահատող հանգույցները «դիրք», «համակարգ», «միջուկ»՝ համապատասխանաբար GDPR, CCPA և այլ օրենքների համար, և իրականացնել տարածաշրջանաշարաքիր հարցումներ։ |

### 4.2 Գաղտնիության մեխանիզմներ  

- **Դիֆերենցիալ գաղտնիություն**՝ ամսաթիվ ռിസ്‑կների գումարած հաշվարկներում, որպեսզի անձնավորություն չբացահայտվի։  
- **Ֆեդերացված ուսուցում**՝ LLM‑ների տեղական fine‑tuning, որտեղ փոխարինում են սինքրոնիզացիա և միայն կշարունակեն gradient‑ները։  

### 4.3 Անհպարտական աուդիտ  

Որևևէ ներմուծման իրադարձության համար կստեղծվի **հեշ + ժամանակ­չափ** և կգրանցվի **Merkle‑ծառ**՝ բլոկչեյնի լեգերում։ Աուդիթորները կարող են վավերացնել, որ գրված ապացույցը ամբողջությամբ նույն է, ինչ ի․նը ներմուծման պահին:

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> Ingest
    Ingest --> HashCalc
    HashCalc --> LedgerWrite
    LedgerWrite --> [*]
```

---

## 5. Կաշիկի ապագա ձևավորումներ  

1. **Զրո‑գիտելիքի ապացույց (ZKP) ինտեգրում**՝ ապացուցում, որ համաձայնության ապացույցը իսկապես առկա է, բացահայտելով տվյալները:  
2. **ԱԻ‑համարապահովված ապացույցի համեմատում**՝ բացակա փաստաթղթեր ոչ բնակալար չհամար, պատճեն օգտագործելով «սինթետիկ» կերպ, որը վերլուծված և նշված է որպես “սինթետիկ”։  
3. **Դինամիկ քաղաքականության սիմուլացիա (Digital Twin)**՝ օգնել պատկերացնել, թե ինչպես նոր կանոնները ազդում են ապացույցների մատչելիության վրա, իսկ այնպիսի ռիսկ‑սիրամիջոցներ:  
4. **Բարձրագումարների շուկա**՝ թույլ տալու երրորդ կողմերին տեղադրել AI‑մոդուլներ (օր.՝ ISO 27017)՝ լինելը համակիր և օգտագործելի դիակված API‑ն:  

---

## 6. Տիմների գործնական ստուգիչը  

- **[ ]** Անհրաժեշտ աղբյուրների կազմակերածություն և **կանիոնական ինդենտիֆիկատորների** սահմանում։  
- **[ ]** **Սեմանտիկ արտահայտողների** տեղադրումներ և թեստավորում՝ մի քանի փաստաթղթի շաղում։  
- **[ ]** **Գրաֆ‑տեխնախաղի** ընտրում, որը ապահովում է ACID‑գործողություններ և հորիզոնական աճում։  
- **[ ]** **Մուտքի արգելք**՝ գրաֆ‑ակիների և ժապավենի մակարդակի վրա։  
- **[ ]** **Procurize AI‑ի** միացում GraphQL‑գեյտուի հետ։  
- **[ ]** **Ամնացություն գրանցում**՝ յուրաքանչյուր պատասխանին՝ հեշ‑պրուզում։  
- **[ ]** **Փորձարկում**՝ բարձր քանակի հարցաթերթիկների վրա, ժամանակի և ճշգրտության չափանիշների հաշվարկ։  

---

## 7. Եզրակացություն  

**ԱԻ‑սաարքագրված կոնտեքսուալ տվյալների կաշիկը** ոչ միայն տեխնոլոգիական ուղղակիություն է, այլstrateġiakan շերտ, որը փոխում է բաժանված հարաբերական ապացույցները միացված, հարցելի գիտելիքի բազայում։ Ընդունելով ներմուծման, սեմանտիկ բարձրացման և իրական‑ժամանակի սպասարկման հերթականությունը, կազմակերպությունները կարող են:

- **Արագեցնել հարցաթերթիկի պատասխանների ծալումը** օրերը րոպեների։  
- **Բարձրացնել պատասխանի ճշգրիտությունը**՝ AI‑ստուգված ապացույցների կապը։  
- **Ապարտ ծրագրեր տրամադրել** աուդիտորների համար՝ ծագման և տարբերակի վերահսկման հաշտակներ։  
- **Ապուրագին համաձայնություն**՝ առաջադեմ քաղաքականության սիմուլացիաներ, զրո‑գիտելիքի ապացույց և գաղտնիության ձեւավորումներ։  

Procurize AI-ի հետ միասին, տվյալների կաշիկը ապահովում է անխափան, վերջնական‑ընդունված ավտոմատացման բույսը — բույրինից դուրս դուրս գալու թափանցիկություն, դա ԱՄՆ‑ի համար ռեսուրսների միացման եւ համախմբված մրցակցային առավելություն է։

---

## Տարբերակներ  

- [Zero‑Knowledge Proofs for Secure Audits – ZKProof.org](https://zkproof.org/)  
- [Hugging Face Model Hub – Legal & Security Fine‑Tuning](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=question-answering&search=security)