# ԱԻ‑կազմակերպված գիտելիքի գրաֆիկ՝ իրական‑ժամանակի հարցաշարքի ավտոմատացման համար

**Ամբողջագրություն** – Σύանընդհանուր SaaS պրովայդերները դիմաժում են անընդհատ հարվածների հետ անվտանգության հարցաշարների, համապատասխանության աուդիտների և մատակարարների ռիսկի գնահատումների: Ձեռքբերված աշխատանքը հանգեցնում է հետաձեղում, սխալների և թանկ արժեքների վերադասագրքի: Նորագույն լուծումը **ԱԻ‑կազմակերպված գիտելիքի գրաֆիկ** է, որը միացնում է քաղաքականության փաստաթղթեր, ապացույցների հատվածներ և պարունակող ռիսկի տվյալները միակ, որոնելի կապի: Երբ այն համակցվում է Retrieval‑Augmented Generation (RAG) և իրադարձության‑կենտրոն կազմակերպման հետ, գրաֆիկը պաշտպանում է անմիջական, ճիշտ և աուդիտագրվող պատասխաններ—գնալով վերաբերվում դերական պրոցեսից ակտիվ համապատասխանության շարժիչ:

---

## 1. Ինչու Վարեկանատոմատիկայի Ավանդական լուծումները Չհաջողվում

| Խնդիր | Ավանդական մոտեցում | Թաք藏ված ծախս |
|-------|-------------------|---------------|
| **Թկված տվյալներ** | Տարածված PDF‑ներ, աղյուսակներ, տիկտերի գործիքներ | Կրկնակի ջանք, բացակայող ապացույց |
| **Սաստիկ ձևախմբեր** | Նախագծված Word փաստաթղթեր, որոնք հարկավոր են ձեռքով խմբագրել | Երազեկչի պատասխաններ, ցածր ճկունություն |
| **Տարբերակների հորիզոնություն** | Մի քանի քաղաքականության տարբերակներ տարբեր թիմերում | Կուրսի չպահպանումը ռեգուլյատորների համար |
| **Ոչ‑ակնկալակարդ տեղափոխություն** | Անկախ պահպանում, առանց հետեւանքների | Դժվարություն հավաստելու ճիշտությունը |

Նատուսակամ վերադիտվող աշխատող գործիքները նույնպես դժվարանում են, քանի որ նրանք դիտում են ամեն մի հարցաշար անձեւական ձև՝ այլևս **սեմանտիկ հարցում** մեկակողմանի գիտելիքի բազայի վրա:

---

## 2. ԱԻ‑կազմակերպված Գիտելիքի Գրաֆիկի Հիմնական Ցույցատուն

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Ingests| B["Semantic Parser"]
    B --> C["Knowledge Graph Store"]
    D["Evidence Vault"] -->|Metadata extraction| C
    E["Vendor Profile Service"] -->|Context enrichment| C
    F["Event Bus"] -->|Triggers updates| C
    C --> G["RAG Engine"]
    G --> H["Answer Generation API"]
    H --> I["Questionnaire UI"]
    I --> J["Audit Log Service"]
```

*Պատկեր 1 – Բարձր‑մակնորոշ տվյալների հոսք իրական‑ժամանակի հարցաշարքի պատասխանի համար.*

### 2.1 Ներմուծման շերտ

* **Policy Repository** – Կենտրոնացված պահեստավորող՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), և ներքին քաղաքականությունների համար: Փաստաթղթեր վերծանական են LLM‑կառավարու յուրձայից Semantic Extractor‑ներով, որոնք հանդիսանում են պարբերակ‑ում‑խնդիրների թրիպլների (subject, predicate, object) տեսքով:
* **Evidence Vault** – Պարունակում է աուդիտների մատյաններ, կոնֆիգուրացիոն սնատեսակներ և երրորդ կողմի հայտարասխանություններ: Պարույր OCR‑LLM պիպլայն բացում է հիմնական հատկությունները (օրինակ՝ “encryption‑at‑rest enabled”) և հասցնում պրոբաուացիոն մետադատա:
* **Vendor Profile Service** – Նորմալեցում է մատակարարների հատկությունները՝ տվյալների մնացորդ, ծառայությունների մակարդակի պայմանագրեր և ռիսկի գնահատումներ: Յուրաքանչյուր պրոֆիլ դավաճանում է գրաֆիկի համապատասխան քաղաքականության կետի հետ:

### 2.2 Գիտելիքի Գրաֆիկի Պահուստ

**Property graph** (օրինակ՝ Neo4j կամ Amazon Neptune) պարունակում է հետևյալ միավորները.

| Էնտիթետ | Կերպույր հատկություններ |
|--------|------------------------|
| PolicyClause | id, title, control, version, effectiveDate |
| EvidenceItem | id, type, source, timestamp, confidence |
| Vendor | id, name, region, riskScore |
| Regulation | id, name, jurisdiction, latestUpdate |

**Երկունքների** կապերը.

* `ENFORCES` – PolicyClause → Control
* `SUPPORTED_BY` – PolicyClause → EvidenceItem
* `APPLIES_TO` – Vendor
* `REGULATED_BY` – Regulation

### 2.3 Կազմակերպում և Իրադարձությունների Աղբյուր

**Իրադարձական‑կենտրոն միկրիսկվերին** շերտ (Kafka կամ Pulsar) տարածում է փոփոխությունները.

* **PolicyUpdate** – Անհրաժեշտ է վերինդեքսավորում՝ կապակցված ապացույցների համար:
* **EvidenceAdded** – Գործարկում է վավերության աշխատանքը, որը գնահատում է վստահությունը:
* **VendorRiskChange** – Կարգավորում է պատասխանի քաշիչը ռիսկ‑զղչելի հարցումների համար:

Կազմակերպման մեքենան (Temporal.io կամ Cadence) ապահովում է **վերականգնել‑շրջակա** կատարման, կապելով գրաֆիկը **համաժամաբար‑ներկրական**:

### 2.4 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Երբ օգտվողը ներկայացնում է հարցարքի հարցը, համակարգը.

1. **Սեմանտիկ որոնում** – Վերականգնում է համապատասխան ենթագրաֆիկները՝ վրեղծող վեկտորային embed‑ներով (FAISS + OpenAI embeddings):
2. **Կոնտեքստուալ հրամայություն** – Ստեղծում է prompt‑ը, որտեղ մտքում են քաղաքականության կետերը, կապված ապացույցները և մատակարարների առանձնահատկությունները:
3. **LLM Գեներացում** – Կառակվում է կարգավորված LLM (օրինակ՝ Claude‑3 կամ GPT‑4o) որպեսզի ձևավորի համակիր պատասխանը:
4. **Հետագայում պատվիրատու** – Տեստում է պատասխանների միակմանությունը, ավելացնում է մեջբերումները (գրաֆիկի node‑ID‑ները) և շարունակում **Audit Log Service**‑ում:

---

## 3. Իրական‑ժամանակի Պատասխանի Հոսք – Քայլ՝ Քայլ

1. **User Query** – “Do you encrypt data at rest for EU customers?”  
   → “Դուք գաղտնագրում եք տվյալները հանգստի վիճակում EU հաճախորդների համար?”
2. **Intent Classification** – NLP մոդելը ճանաչում է, որ նպաստը *Data‑At‑Rest Encryption* է:
3. **Graph Retrieval** – Գտնում է `PolicyClause` “Encryption‑At‑Rest” կապված `EvidenceItem` “AWS KMS configuration snapshot (2025‑09‑30)”.
4. **Vendor Context** – Ստուգում է vendor‑ի `region` հատկությունը; EU‑ը հանգեցնում է լրացուցիչ ապացույցի (օրինակ՝ GDPR‑համաձայն DPA):
5. **Prompt Construction**  
   ```
   Provide a concise answer for the following question.
   Question: Do you encrypt data at rest for EU customers?
   Policy: "Encryption‑At‑Rest" (control: C1.1, version: 3.2)
   Evidence: "AWS KMS snapshot" (date: 2025‑09‑30, confidence: 0.98)
   Vendor: "Acme SaaS EU" (region: EU, riskScore: 0.12)
   ```
6. **LLM Generation** – Արդյունք: “Yes. All production data for EU customers is encrypted at rest using AWS KMS with rotating CMKs. Evidence: AWS KMS snapshot (2025‑09‑30).”
7. **Audit Trail** – Պահպանում է պատասխանը node‑ID‑ներով, ժամանակային შტամպով և կրիպտոգրաֆիկ վերագրքով թրոլումների համար:
8. **Delivery** – Պատասխանը ցուցադրվում է անմիջապես հարցաշարքի UI‑ում և պատրաստ է ստուգման համար:

Ամբողջ հոսքը այսպիսի **2 վայրկյանի** միջակայք է, նույնիսկ ծանր բեռնվածության ընթացքում:

---

## 4. Ավանդական Լուծումների Դեպքի Պրոֆիքներ

| Մետրիկա | Ավանդական աշխատանք | ԱԻ‑կազմակերպված գրաֆիկ |
|---------|-------------------|-----------------------|
| **Պատասխանների ուշացում** | 30 րոպե – 4 ժամ (մարդկային պնդում) | ≤ 2 վ (ինքնաշար) |
| **Ապականքի ծածկվածություն** | 60 % պահանջված փաստաթղքեր | 95 %+ (ավտոմատ կապ) |
| **Աուդիտաբաժնում** | Միայն ձեռնարկված մատյաններ, բացակայում են բացեր | Անփոփոխ քաշ‑կապված նուխ |
| **Ծսսգության չափանիշ** | Լինիա՝ թիմի չափին | Մակրո‑գրաֆիկ՝ հաշվարկային ռեսուրսներ |
| **Կազմակերպողական ճարջդ** | Անհրաժեշտ է ձեռքով ձեւակազմի վերափոխում | Ավտոմատ՝ իրադարձության bus‑ով |

---

## 5. Գրաֆիկի Ներմուծում Ձեր Կազմակերպությունում

### 5.1 Տվյալների Պարզեցման Ստուգակետի Ցուցակ

1. Հավաքել բոլոր քաղաքականության PDF‑ները, markdown‑ները և ներքին ստամպերը:  
2. Նորմալացնել ապացույցների անվանումի կերպ (օրինակ, `evidence_<type>_<date>.json`).  
3. Համապատասխանեցնել մատակարարների հատկությունները մեկաձիգ սխեմայում (ռեգիոն, կարիք, ռիսկ).  
4. Թեգել յուրաքանչյուր փաստաթուղթը դրական իրավաբանական համակարգով:

### 5.2 Տեխ‑կուրսի Հացդրույներ

| Շերտ | Προτείνεται գործիք |
|------|-------------------|
| Ներմուծում | Apache Tika + LangChain loaders |
| Սեմանտիկ parser | OpenAI `gpt‑4o‑mini` with few‑shot prompts |
| Գրաֆիկի պահուստ | Neo4j Aura (cloud) կամ Amazon Neptune |
| Event Bus | Confluent Kafka |
| Կազմակերպում | Temporal.io |
| RAG | LangChain + OpenAI embeddings |
| UI | React + Ant Design, ինտեգրացիա Procurize API‑ի հետ |
| Աուդիտ | HashiCorp Vault for secret‑managed signing keys |

### 5.3 Կառավարության Առաջադրանքները

* **Փոփոխությունների վերանայում** – Յուրաքանչյուր քաղաքականության կամ ապացույցի թարմացում անցնում է երկու‑չափանի վերանայում, նախքան գրաֆիկում հրապարակումը:  
* **Վստահության շեմը** – Ապացույցների, որոնք ունեն confidence‑ը < 0.85, նշվում են ձեռքով ստուգման համար:  
* **Պակետային քաղաքականություն** – Համարեցնել բոլոր գրաֆիկի snapshots‑ները առնվազն 7 տարի՝ արտահայտելու աուդիտագրման պահանջները:

---

## 6. դեպակի ուսումնասիրություն – 80 % Շրջանակի Կրճատում

**Ընկերություն**: FinTechCo (միջին SaaS վճարների համար)  
**Անհրաժեշտություն**: Դիմախմբում 48 ժաման լրացման արագություն, հաճախ բաց էր վերջի թողարկումներ:  
**Լուծում**: Դիմեցրուեց՝ ԱԻ‑կազմակերպված գիտելիքի գրաֆիկ, օգտագործելով այս սյունակները: Ներբեռնումս՝ 150 քաղաքականության փաստաթուղթ և 3 TB ապացույցների մատյան:  

**Արդյունք (3‑ամսյակ պոիլոտ)**  

| KPI | Նախքան | Հետո |
|-----|--------|------|
| Աճուի պատասխանի սպասում | 48 ժամ | 5 րոպե |
| Ապացույցների ծածկվածություն | 58 % | 97 % |
| Աուդիտ‑լոգների ամբողջականություն | 72 % | 100 % |
| Աղբյուրների թիմի չափը | 4 FTE | 1 FTE |

Պոիլոտը նաև բացահայտեց 12 թերություն քաղաքականություն, որոնց շնորհիվ խնայեց $250 k հնարավոր տրամպանիքների համար:

---

## 7. Ապագա Ընդլայնումներ

1. **Zero‑Knowledge Proofs** – Ապահովել ապացույցների ամբողջության կրիպտոգրալ proof‑առանց՝ չբացահայտելով ինֆորմացիան:  
2. **Federated Knowledge Graphs** – Ազրկուել բազմակայուակայնսների համագործակցություն՝ պահելով տվյալների ինքնատաղությունը:  
3. **Explainable AI Overlay** – Ավտոմատ ձևակերպել բացատրության ծառեր յուրաքանչյուր պատասխանի համար՝ բարձրացնելով վերանայողի վստահությունը:  
4. **Dynamic Regulation Forecasting** – Պարելեցրել գիրելով առկա կանոնակարգների առաջարկները, որպեսզի նախնական փոփոխություններից առաջ լինի գրաֆիկի կարգավորում:

---

## 8. Սկսեք այսօր

1. **Կլոնք ռեֆերենցի մեկնարկել** –  
   ```bash
   git clone https://github.com/procurize/knowledge-graph-orchestrator
   ```
2. **Docker compose‑ը գործարկել** – ծածկում է Neo4j, Kafka, Temporal, Flask RAG API:  
   ```bash
   docker-compose up -d
   ```
3. **Առաջին քաղաքականությունը բեռնել** – CLI‑ով `pgctl import-policy ./policies/iso27001.pdf`.  
4. **Ստուգեք մի հարցում** – Swagger UI‑ում `http://localhost:8000/docs`.

Մի ժամվա ընթացքում կունենաք ֆիրմային, որոնելի գրաֆիկ, պատրաստված իրական‑ժամանակի պատասխանների համար:

---

## 9. Եզրակացություն

**Արագ, ԱԻ‑կազմակերպված գիտելիքի գրաֆիկը** փոխում է համապատասխանությունը նույնիսկ ազատ բարդության հետ՝ ստրվել միավորում է գործունքի սերը: Միացնելու քաղաքականություն, ապացույց և մատակարարների համատեքստը, և իրացնում պատկերի վրա RAG‑ը, կազմակերպությունները կարող են մատուցել անմիջական, աուդիտագրվող պատասխաններ նույնիսկ ամենաբարդ անվտանգության հարցաշարքի համար: Արդյունքում կբարձրանա գործիքների հանձնագրման արագությունը, նվազի չպահպանում ռիսկերը, և կունենում է քիչ‑ծրական հիմք ապագա ԱԻ‑կազմակերպված կառավարության նախաձեռնությունների համար:

---

## Տես նաև

- [Retrieval‑Augmented Generation for Compliance](https://arxiv.org/abs/2302.12345)  
- [Temporal.io Orchestration Patterns](https://docs.temporal.io/docs)