
# ԱԻ‑նությամբ ադապտիվ հարցագրությունների կազմակերպում իրական ժամանակի վաճառողների համապատասխանության համար

Վաճառողի անվտանգության հարցագրությունները, կարգապահական აუდիտները և կոնդուցիոնալ գնահատումները SaaS ընկերությունների համար բարելավված գրավում են օրական: Կողբակների թվչափը — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC և տասներակի մարզված ինդուրկատեգորիաներ — ստիպում են անվտանգության և իրավական թիմերը ազնվից ժամնեռնել, միևչաժամների նույն փաստաթղթերը պատճենաշկման, տարբերակների փոփոխության և բաց ընկած տվյալների որոնման համար:  

**Procurize AI** լուծում է այդ ցավը միակ հարթակով, սակայն հաջորդող ձևափոխությունը **Ադապտիվ Հարցագրությունների Կազմակերպիչ Գործիչը (AQOE)** է, որն ձուլում է գեներացիոն ԱԻ, գրաֆ‑հիմակ գիտելիքի ներկայացում և իրական‑ժամանակի աշխատանքային ავტომատիկացում: Այս հոդվածում մենք զգայունորեն փորձված ենք AQOE-ի ճարտարապետության, հիմնական ալգորիթմների և պրակտիկ առավելությունների մասին, որոնք կարելի է ավելացնել Procurize-ի արդեն գոյություն ունեցող հատվածին վերադասին:

---

## 1. Ինչու պետք է նվիրակված կազմակերպիչ շերտ

| Պրոբլեմ | Պարંપարիկ մոտեցում | Արդյունք |
|-----------|------------------------|-------------|
| **Կոտորած տվյալների աղբյուրներ** | Ձեռնարկերի փաստաթղթեր, աղյուսակներ և տարբեր տիկետային գործիքներ | Տվյալների սիլոների պատճառով կրկնություն և հին ապառաջնորդություն |
| **Ստատիկ մղում** | Նախապես սահմանված փոխադրման աղյուսակ հարցագրության տեսակի հիման վրա | Անհարմար է մասնագիտության համահույզը, երկարացված վերագրման ժամանակը |
| **Միանգամյա ԱԻ գեներացում** | Prompt LLM անգամ, պատճեն‑պակցման արդյունք | Ոչ մի հետադարձ կապ, ճշգրտությունը լծում է |
| **Կարգապահական շողողություն** | Պարբերական ձեռնամուխ ռեվիզիաներ | Կանոնական թարմացումների բացակայություն, აუდիտների ռիզու համարը |

Կազմակերպիչ շերտը կարող է **դինամիկորեն մղել**, **հարքավոր կերպարիչները շարունակաբար հարուստացնել**, և **փակել հետադարձ օղակ** ԱԻ‑ի գեներացիայի և մարդկային վաստակների միջև—բոլորը իրական‑ժամանակի:

---

## 2. Բարձր մակարդակի ճարտարապետություն

```mermaid
graph LR
  subgraph "Մուտքի շերտ"
    Q[Հարցագրության հարցում] -->|մետա տվյալներ| R[Ուղեցման ծառայություն]
    Q -->|չափելի տեքստ| NLP[ՆԼՒ պրոցեսոր]
  end

  subgraph "Հիմնական կազմակերպում"
    R -->|պատասխանատու| T[Պարտադիր պլանավորիչ]
    NLP -->|օբյեկտներ| KG[Գիտելիքի գրաֆ]
    T -->|պատասխան| AI[Գեներացիոն ԱԻ շարժիչ]
    AI -->|ոսկե անդրագիր| V[Վավերացման կենտրոն]
    V -->|հետեք| KG
    KG -->|բարձրեցված համատեքսություն| AI
    V -->|վերջնական պատասխան| O[Ելքի ձևաչափիչ]
  end

  subgraph "Արտաքին ինտեգրացիաներ"
    O -->|API| CRM[CRM / Ticketing System]
    O -->|API| Repo[Փաստաթղթեր Պահման]
  end
```

**Կենտրոնական բաղադրիչները.**

1. **Ուղեցման ծառայություն** – Օգտագործում է թեթև GNN՝, հեռու %ինչ ցու վիճակագր‑ կոչ‑կարևոր բոլոր‑տարածխաստան‑բաժինները համապատասխանաբար ընտրելով ընկնող ովակոլին (անվտանգություն‑օպերացիոն, իրավական, արտադրանք):  
2. **ՆԼՒ պրոցեսոր** – Հանել է օբյեկտներ, նպատակասությունները և կարգապահական փաստաթղթեր չափելի տեքստից:  
3. **Գիտելիքի գրաֆ (KG)** – Կենտրոնական սեմանտիկ աղյուսակ, որը մոդելավորում է քաղաքականությունները, վերահսկողությունները, ապացուցի օբյեկտները և դրանց կանոնների հետ կապված մանրամասները:  
4. **Գեներացիոն ԱԻ շարժիչ** – Վերլուծություն‑բարձրեցված գեներացում (RAG) որն օգտագործում է KG֊ը և արտաքին ապացույցները:  
5. **Վավերացման կենտրոն** – Մարդկանց‑տեղում (Human‑in‑the‑Loop) UI‑ն, որը գրանցում է հաստատումները, խմբագրումները և ձեր վստահության գնահատականները; օրինաչափություն է պահվում KG‑ում շարունակական սովորումն համար:  
6. **Պարտադիր պլանավորիչ** – Նախադրյալները առաջնահերթություն ունի SLA‑ների, ռիսկի գնահատականների և ռեսուրսների մատչելիության հիման վրա:  

---

## 3. Ադապտիվ մղում Graph Neural Networks (GNN)‑ով

Պարամետրային mղումը հիմնված է սակադե աղյուսակներով (օր. “SOC 2 → Անվտանգություն‑Օպերացիաներ”). AQOE‑ն փոխարինում է դա **դինամիկ GNN**‑ով, որը գնահատում է

* **Նոդերի մասնատման հատկություններ** – փորձ, աշխատանքի բեռ, պատմական ճշգրտություն, սերտիֆիկացման մակարդակ:  
* **Աղյուսակների կշռիչները** – հարցագրության թեմաների և մասնագիտական դոմենների միջև բնութագրերը:  

GNN‑իInference-ը լինում է մի քանի միլիաժամանակում, նպաստելով **հենց‑հիմա** խզվածություն՝ նոր հարցագրության տեսակների դեպքում: Ժամանակի հետ մոդելը նա սկուգոտվում է կանոնները սերտիֆիկացիայից Validation Hub–ից (օր. “փորձագետ A‑ն ուղղեց 5% արտադրված պատասխան՝↑increase trust”).

### GNN‑ի օրինակ Python‑ատեսակի (Python‑style)

```python
# Գրանցում
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inference
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

Մոդելը երգչանում է գիշերը նոր վավերացման տվյալներով, ապահովելով, որ մղման որոշումները․․․

---

## 4. Գիտելիքի գրաֆը՝ միակ ճշմարտության աղբյուր

**KG** պահում է երեք դասի օբյեկտներ.

| Օբյեկտ | Օրինակ | Առնչվածություններ |
|--------|---------|-------------------|
| **Կանոն** | “Զուրկե (Data Encryption at Rest)” | `enforces` → Վերահսկում, `mapsTo` → Քարտուղարություն |
| **Վերահսկում** | “AES‑256 Encryption” | `supportedBy` → Գործիք, `evidencedBy` → Ապստուիրում |
| **Ապաստուր** | “CloudTrail Log (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → Համակարգ, `validFor` → Պրոպրադուկարկված |

Բոլոր օբյեկտները տարբերակված են, ապահովելով անխնդրության աուդիտային հետեւերկն: KG նուիրակիչ հորիզոնական գրաֆային շտեմարան (Neo4j) է, ժամանակային ինդեքսներով, որ ձևաչափում են հարցերի օր. 

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

Երբ ԱԻ‑ը կանխում է ապաստուրը, նա կատարում է **համաձայնված KG‑ի որոնում**՝ ներկայացնելու ամենավերջին, համապատասխան փաստաթղթեր, փոքրացնում է հալուլացման ռիսկը:

---

## 5. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) շղթան

1. **Ապաստուրի հետաձուլում** – Սեմանտիկ որոնում (վեկտորային նմանություն) հարցում է KG‑ը և արտաքին փաստաթղթեր, գտնելով k‑ առավելելի պորտֆելի ապաստուրները:  
2. **Prompt‑ի կառուցում** – Համակարգը “բարձր‑կարգի” prompt շարունակություն ստեղծում է.

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **LLM‑ի գեներացում** – Ֆորմալացված LLM (օր. GPT‑4o) կառուցում է նախասահմանված պատասխանը:  
4. **Post‑Processing** – Սևակությունից հետո պատասխանը անցնում է **որակողմային ստուգման մոդուլ**՝ կարդալով յուրաքանչյուր պնդում՝ KG‑ի հետ համաստղելու համար: Ոչ‑համապատասխանի դեպքում՝ մտնում է human review.

### Վստահության գնահատում

Յուրաքանչյուր գեներացված պատասխանը ստանում է **վստահության գնահատում**, որը ստացվում է.

* Հետաձուլման համապատասխանություն (cosine similarity)  
* LLM‑ի տոկենի հավանականություն  
* Վավերացմանի պատմական հետադարձ կապ  

0.85‑ից բարձր գնահատումներ ավտոմատ հաստատվում են, ցածր‑ը պահանջում են human sign‑off.

---

## 6. Մարդկանց‑տեղում (Human‑in‑the‑Loop) Վավերացման կենտրոն

Վավերացման կենտրոնը Web‑UI‑ն է, որտեղ երևում է.

* Նախագծված պատասխանը՝ նշված ապաստուրների հասկացողությամբ:  
* Ինձ‑բայող մեկնաբանությունների պողծիկ (չափելի) յուրաքանչյուր ապաստուրի համար:  
* **«Հաստատել» կոճակը**՝ գրանցելով շրջառուրդ, օգտանուն, ժամանակա‑ում, վստահություն:

Բոլոր գործողությունները կապվում են KG‑ում **`reviewedBy`** զանգվածներով, ցանկացնում KG‑ին human judgment‑ով: Այս հետադարձ կապը մեծացնում է երկու ուսուցանման պրոցեսները.

1. **Prompt‑ի օպտիմիզացիա** – Համակարգը ավտոմատ ոչ‑համապատսխալված/հաստատված նախադասություն հաստատում ունեցող անունները:  
2. **KG‑ի հարուստացում** – Նոր ապաստուրները (օր. նոր զորամասնակետի հաշվետվություն) կցվում են համապատասխան քաղաքականություններին:

---

## 7. Իրական‑ժամանակի Դաժան Շրջանապատկեր & Ցուցանիշներ

**Իրական‑ժամանակի համաձայնագրերի դեշբորդ**‑ը ցույց է տալիս.

* **Throughput** – Ժամին լրացված հարցագրությունների քանակը:  
* **Average Turnaround Time** – AI‑ն կարգավորված և միայն‑հրականական:  
* **Accuracy Heatmap** – Վստահության գնահատումներ ըստ կանոնի:  
* **Resource Utilization** – Դաշտում փորձագետների բեռը.

### Dashboard‑ի Mermaid‑շղթի օրինակ

```mermaid
graph TB
  A[Throughput Chart] --> B[Turnaround Time Gauge]
  B --> C[Confidence Heatmap]
  C --> D[Expert Load Matrix]
  D --> E[Audit Trail Viewer]
```

Դեշբորդը թարմացվում է 30 վայրկյանիում WebSocket‑ի միջոցով, ուղարկելով թիմին ուղիղ պատկերածություն՝ կարգապահների առողջությունը:

---

## 8. Բիզնեսի ազդեցություն – Ինչպե՞ս եք ողբերգությամբ

| Ցուցիչ | Նախ AQOE | Հետ AQOE | Բարեմշպանություն |
|--------|-----------|-----------|-------------------|
| **Միջին Պատասխանման Ժամանակ** | 48 ժամ | 6 ժամ | 87 % արագացում |
| **Ձեռնարկերի Խմբավորման ջանք** | 30 րոպե/պատասխան | 5 րոպե/պատասխան | 83 % նվազացում |
| **Կարգապահական շողողություն** | 4/քառամաս | 0/քառամաս | 100 % հեռացում |
| **Աուդիտների փաստաթղթի բացակա** | 2/աուդիտ | 0 | 100 % նվազացում |

Սրանք ստացված են երեք միջին‑չափի SaaS‑չարիզների պիլոտային դրածմամբ՝ AQOE‑ն ներառված Procurize‑ի հետ վեց ամսվա ընթացքում:

---

## 9. Ինքնագրության ճանապարհը

1. **Շրջան 1 – Հիմք**  
   * Տեղադրել KG‑ի սխեման և ներմուծել առկա քաղաքականությունների փաստաթղթեր:  
   * Կարգավորել RAG‑ի շղթան՝ հիմքային LLM‑ի հետ:  

2. **Շրջան 2 – Ադապտիվ մղում**  
   * Ուսուցնել սկիզբ GNN՝ օգտագործելով պատմական հանձնարարականների տվյալները:  
   * Միացնել պլանավորիչը և տրամադրում ticketing‑ը:  

3. **Շրջան 3 – Վավերացման ցիկլ**  
   * Ելք կատարել Validation Hub UI‑ն:  
   * Գրանցել հետադարձ կապը և սկսել KG‑ի շարունակական հարուստացում:  

4. **Շրջան 4 – Անալիտիկա & Շրջահանում**  
   * Կառոզել իրական‑ժամանակի դեշբորդը:  
   * Օպտիմալիզացնել բազմակիր (multi‑tenant) SaaS միջավայրերը (role‑based KG‑պարտապատակ):  

**Ստանդարտ ժամանակացույց**: 12 շաբաթ Phase 1‑2, 8 շաբաթ Phase 3‑4:

---

## 10. Հաջորդ քայլեր

* **Ֆեդերալացված Գիտելիքի գրաֆեր** – Անունների անանուն KG‑սաբբա շուրջ գործընկերների միջև՝ տվյալների ինքնակազմակերպության պահպանող:  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – Կրիպտոգրաֆիկ ապացույցել ապաստուրների գոյություն առանց իրական փաստաթղթերի պակասի:  
* **Մուլտիմոդալ Апաստուրի Ստանալ** – OCR‑ը, պատկերների դասակարգում, աուդիոից տեքստի վերածում՝ ինտեգրել screenshot‑երը, անեալիզի դիագրամներ, և գրագեակների գրանցում:  

Այս նորարարությունները կարող են AQOE‑ն տեղափոխել **ձարտված մի արտադրական ինտելեկտուալ կարգապահի ինտելեկտուալ ինժեներ**:

---

## 11. Սկսնել Procurize AQOE‑ի հետ

1. **Գրանցվել** Procurize‑ի փորձակազմային համակարգում և միացնել “Orchestration Beta” զիջը:  
2. **Ներմուծել** առկա քաղաքականությունների պահարանը (PDF, Markdown, CSV):  
3. **Կառուցել** ձևաչափի քարտեզը KG‑ի՝ օգտագործելով բնապատկերը:  
4. **Հրավիր** ձեր անվտանգության և իրավական փորձագետները, եւ նշանակեք նրանց *expert*‑ի հեռակա:  
5. **Ստեղծել** առաջին հարցագրության հարցումը և դիտել, թե ինչպես՝ համակարգը ժողովի, գեներացիան և վավերացումը ինքնաշառատ լինում է:

Փնտրեք փաստաթղթեր, SDK‑ներ և Docker‑Compose նմուշերը **Procurize Developer Hub**‑ում:

---

## 12. Եզակիատ

Ադապտիվ Հայցագրությունների Կազմակերպիչ Գործիչը (AQOE) փոխում է քաղված, ձեռնարկման գործիքի պրոցեսը **ինքնակառավարող, ԱԻ‑ված աշխատանքային հոսք**. Գրաֆ‑հիմակ գիտելիք, իրական‑ժամանակի մղում և շարունակական «ամանցբած»‑ի հետադարձ կապը հնարավորություն են տալիս գրանցել դիմանկարներ, բարձրացնել պատասխանի որակը և պահպանել կրկնորդագրված փաստաթղթի շղթա՝ միաժամանակ բաց թողնելով հրապարակված թիմի թագավորությունը՝ որակավոր գտնվող խանութների նախագծերը:  

Ընդունեք AQOE‑ը այսօր և անցեք հարցագրությունների հետագա գործառույթից **պԱրոսպորտի **կարգապահի զննարային անալիսից**:  

**Արդարացում** անցնենք՝ ռեալ‑տայմ հարցագրությունների կառավարման վրա և անցնենք կարգապահների հետազոտության տարիքի հետ**.