
# ԱՅՈ‑ն օպտիմալացրած ճկուն վաճառողի հարցաթերթիկների համատեղման շարժիչ

Ընդգործունակ կազմակերպությունները դիմում են ոլորտի աճող քանակի անվտանգության հարցաթերթիկների, վաճառողի հաստատությունների և համապատասխանության ադիտների: Յուրաքանչյուր հարցում կարող է տևել օրեր, անգամ շաբաթներ, քանի որ թիմերը պետք է ձեռքով գտնեն համապատասխան քաղաքականությունը, պատճենեն‑պակցեն պատասխանը և հետո ստուգեն դրա համապատասխանությունը: Ավանված ավտոմատացման լուծումները յուրաքանչյուր հարցաթերթիկը դիտում են որպես ստատիկ ձև, կիրառելով մեկ չափի բոլորին գովանիք, որը արագ դառնում է հին, երբ կանոնադրությունները փոփոխվում են:

**Procurize-ի ճկուն վաճառողի հարցաթերթիկների համատեղման շարժիչը** բացում է նոր անկյունում: Միավորելով **ֆեդերացված գիտելիքի գրաֆ (KG)**, որը միասեռում է քաղաքականության փաստաթղթեր, աուդիտի վկայագրեր և կառավարման մարմինների-issued controls‑ը, **ուժեղման‑սովորելու (RL) ռութինգ մակարդակ**‑ի հետ, շարժիչը իրական ժամանակում սովորում է, թե որոնք են պատասխանի հատվածները, որոնք լավագույնս բավարարում են յուրաքանչյուր մուտքային հարցին: Արդյունքը հանդիսանում է արհեստական բանականությամբծված աշխատանքային գալիք, որը առաջարկում է.

* **Անմիջական, կոնտեքստային պատասխանների առաջարկություններ** – համակարգը քանի միլիսիքների ընթացքում ցույց է տալիս առավել համապատասխան պատասխանների բլոկը:
* **Շարունակական ուսուցում** – յուրաքանչյուր մանուկային խմբագրվելիս հետադարձ տեղեկություն է ուղարկվում մոդելին, բարեցողելով ապագա համատեղումները:
* **Կանոնիառաջխադրված դիմողականություն** – ֆեդերացված KG‑ն համընդգծում է արտաքին հոսքերի (օրինակ՝ [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) հետ, այնպես որ նոր απαιրույթները անմիջապես արտածվում են պատասխանների պൂളում:
* **Ադիտ‑դասակարգված պրոևենանս** – յուրաքանչյուր առաջարկություն պարունակում է կրիպտոգրաֆիկ հեշ, որը կապում է հետ նրա աղբյուրի փաստաթղթին, դարձնելով ադիտ‑ծ մասի թույլատրելի:

Ահա, թե ինչի միջոցով անցնենք շարժիչի կառուցվածքի, միավորող ալգորիթմների, ինտեգրման լավագույն մտքերի և բիզնեսի ազդեցության վերաբերյալ:

---

## 1. Կառուցվածքի ընդհանուր տեսունակություն

Շարժիչը բաղկացած է չորս խիստ կապված մակարդակներից.

1. **Փաստաթղթի ներմուծում & KG կառուցում** – բոլոր քաղաքականության PDF‑ները, markdown‑ները և վկայագրերը անձնավորվում, ստանդարտացված և ներմուծված են **ֆեդերացված KG**‑ում: Գրաֆը պահպանում է Նոդեր՝ `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact`, `RegulationReference`. Քաշերը նկարագրում են հարաբերությունները՝ `covers`, `requires`, `derivedFrom`.

2. **Սեմանտիկ էլեմենտների ծառայություն** – յուրաքանչյուր KG‑ի նոդ փոխարկվում է բարձրաչափչամ (հայացույց) միաչափ վեկտորով՝ օգտագործելով դոմայական‑սպեցիֆիկ լեզվի մոդել (օրինակ՝ համապատասխանեցված Llama‑2, նվիրված համաձայնագրերի լեզվին): Սա ստեղծում է **սեմանտիկ որոնելի ինդեքս**, որը թույլ է տալիս similarity‑բազված մեխանիզմներ.

3. **Ճկուն ռուտինգ & RL շարժիչ** – Երբ հարցաթերթիկը հասնում է, **հարցի կոդավորիչը** պատրաստում է վեկտոր: **պոլիսի‑գրադիենտ RL**‑ի գործադրող (agent) գնահատում է շրադրակի պատասխանի նոդերը՝ հաշվի առնելով համապատասխանությունը, նորությունը և ադիտ‑վստահելիությունը: Գործադիրը ընտրում է top‑k համատեղումները և դասակարգում է դրանք օգտագործողի համար.

4. **Հետադարձ տեղեկություն & շարունակական բարելավման ցիկլ** – Մարդու ռեեվյուերները կարող են ընդունել, մերժել կամ խմբագրել առաջարկությունները: Յուրաքանչյուր ենթակա փոխարինում թարմացնում է **պարապուրջի սիգնալը**, որը վերադրվում է RL‑ին և հանգեցնում է էլեմենտների ինկրեմենտալ ուսուցումին:

Ներքո գծում ցույց է տրվում տվյալների հոսքը.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Պոլիսի փաստաթղթեր"] --> B["Վերլցկիչ"]
        B --> C["Ֆեդերացված KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Նոդի Կոդավորիչ"]
        D --> E["Վեկտորային Կղզի"]
    end
    subgraph Routing
        F["Մուտքային Հարց"] --> G["Հարցի Կոդավորիչ"]
        G --> H["Նմանության Որոնում"]
        H --> I["RL Ռանկինգ Գործող"]
        I --> J["Top‑K Պատասխանի Առաջարկություններ"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["Օգտագործողի Դիտողություն"]
        K --> L["Պարապրջի Սիգնալ"]
        L --> I
        K --> M["KG Թարմացում"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Ֆեդերացված Գիտելիքի Գրաֆ

**Ֆեդերացված KG**–ը ընդլայնում է մի շարք տվյալների աղբյուրները՝ պահպանում՝ սեփականության սահմանները: Յուրաքանչյուր բաժին (კանոնական, անվտանգություն, օպերացիաներ) ունի իր ենթագրաֆը API‑ի դարպասի հետ: Շարժիչը օգտագործում է **սքեմա‑համածված ֆեդերացում**, որպեսզի հարցումներ անել տարբեր սիլոների միջով առանց տվյալների կրկնելիություն, ապահովելով համապատասխանության տվյալների լոկալિટી կանոնները.

Երեկուող առավելություններ.

* **Ծավալություն** – Նոր քաղաքականության ռեպոզիտորին ավելացնելը պարզապես նոր ենթագրաֆ գրանցում է:
* **Գաղտնիություն** – Սենսիտիվ վկայագրերը կարող են մնալ on‑prem, բաժայի́ր միայն վեկտորները համատեղված են:
* **Աշխատանքային հետադարձ** – Յուրաքանչյուր նոդ պահպանում է provenance բաշխված մետա‑տվյալները (`createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash`).

### 1.2 Ուժեղմամբ‑սովորում Ռանշիինգի համար

RL‑ի գործիչը համարում է յուրաքանչյուր պատասխանի առաջարկությունը **գործողություն**: **պատկերը** բաղկացած է.

* Հարցի վեկտոր.
* Դիմակող պատասխանի վեկտորներ.
* Կոնտեքստային մետա‑տվյալներ (օրին՝ կարգակարգի դոմեն, ռիսկի դասակարգում).

**Պարապրջը** հաշվարկվում է՝

* **Ընդունում** (երկու­կող 1/0).
* **Խմբագրման հեռավորություն** (առաջարկված և վերջնական պատասխանների միջև) – ցածր հեռավորությունը բարձրենում է պարապրջը.
* **Կոնֆերմելիության վստահություն** – վկայագրերոված ծածկույթի միավոր, որը ստացվում է վերլուծից.

**Proximal Policy Optimization (PPO)** ալգորիթմը օգտագործելով, գործիչը արագ հասնում է այն քաղաքականությանը, որը առաջնակազմում է այն պատասխանի, որը հետագայում հասանելիություն, մոտենում և փոքր խմբագրական ծախս է ունենում.

---

## 2. Տվյալների Պայփլայնների մանրամասներ

### 2.1 Փաստաթղթի վերլուծություն

Procurize‑ը օգտագործում է **Apache Tika** OCR‑ի և ձևաչափի փոխարկման համար, ապա՝ **spaCy**-ի հատուկ պելին՝ եզակագրելու հատվածների համար, օրինակ՝ անունների համարը, վերահսկողության հղումները և իրավական նշումները: Արդյունքը պահված է JSON‑LD–ում, պատրաստված KG‑ին ներմուծման համար.

### 2.2 Ելեկտրոնային մոդել

Ելեկտրոնային մոդելը ստարկված է մոտ 2 Մլն համապատասխանության նախադասությունների կորպուսի վրա, օգտագործելով **կոնտրաստիվ կորուստ**, որը շարժում է սեմանտիկորեն նման clause‑ները համադրվում, իսկ անհետևյալները թույլ ենվում: Պարբերական **գիտելիքի դիստիլացիա** ապահովում է մոդելը թեթև և իրական‑ժամանակի հետագա (≤10 մս) համարում.

### 2.3 Վեկտորային հիշողություն

Բոլոր վեկտորները պահված են **Milvus** (կամ զուգահեռ բաց‑կոդի վեկտորային DB)–ում: Milvus‑ը առաջարկում է **IVF‑PQ** ինդեքս՝ ենթամիլիսեկնդրի similarity‑որոնման համար, նույնիսկ մեկընդըբլըրավոր վեկտորների դեպքում.

---

## 3. Ինտեգրման առկայվածքներ

Ավելի part‑ում, ընդհանրապես կազմակերպությունը արդեն օգտագործում են գնել‑ծրագրերի, տիկեթների կամ GRC գործիքների (օրինակ՝ ServiceNow, JIRA, GRC Cloud): Procurize-ն տրամադրում է երեք հիմնական ինտեգրման ճանապարհ:

| Փաթեթ | Նկարագրություն | Օրինակ |
|---|---|---|
| **Webhook‑ըղթամյա** | Հարցաթերթիկի բեռնումը ազդում է webhook‑ին Procurize‑ին, որը վերադարձնում է top‑k առաջարկությունները պատասխանի ձևակերպումի մեջ: | ServiceNow‑ի հարցաթերթիկային ձևը → webhook → առաջարկությունները ցուցադրվում են ականջում: |
| **GraphQL Ֆեդերացիա** | Օգտագործող UI‑ը հարցնում է `matchAnswers` GraphQL դաշտը՝ ստանալու համար պատասխանների ID‑ները և provenance‑ը: | Պատվիրակ React‑ի դաշբորտը կանչում է `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`. |
| **SDK Plug‑in** | Լեզվակարգի SDK‑ները (Python, JavaScript, Go) ներառում են հանգույցի համատեղման շարժիչը՝ CИ‑/CD համաձայնության ստուգումների համար: | GitHub Action, որը վ validation‑ում տեղադրված PR‑ների հետ համատեղապես հետքնէ Համաձայնություն հարցաթերթիկ: |

Բոլոր ինտեգրումները պահպանում են **OAuth 2.0** և **mutual TLS** անվտանգությունը:

---

## 4. Բիզնեսի ազդակ

Procurize‑ը իրականացրեց վերահսկող տե՛ղք՝ երեք Fortune‑500 SaaS կազմակերպության հետ: 90‑ն օրըդ:

| Մետրիկ | Շարժիչից առաջ | Շարժիչից հետո |
|---|---|---|
| Առաջին արձագանքի ժամանակը մեկ հարցի համար | 4 ժամ | **27 րոպե** |
| Մարդու խմբագրման տոկոսը (առաջարկված պատասխանների խմբագրումը) | 38 % | **12 %** |
| Ադիտ‑գտնման տոկոս (չհամապատասխանող պատասխաններ) | 5 % | **<1 %** |
| Անհրաժեշտ անձնակազմի թիվ (պարագա‑համապատասխանության թիմ) | 6 FTE | **4 FTE** |

**ROI**‑ի հաշվարկը ցույց է տալիս **3.2‑倍** աշխատանքային ծախսի պլինում և **70 %** շուտ՝ վաճառողի ներգրավման փուլերում, ինչը չափազանց կարեւոր է արագող արտադրանքի գրաֆությունների համար.

---

## 5. Անվտանգություն & Կառավարում

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – Երբ վկայագրերը գտնվում են հաճախորդ‑կողմյան enclave‑ում, համակարգը կարող է հաստատել, որ վկայագիրը բավարարում է պահանջը առանց հնորոշում էկսպոզիցիա.
* **Differential Privacy** – Վեկտորները փշվում են կարգավորիչ շաբլոնով, մինչև դասընկնողները փոխանցում են ֆեդերացված գրաֆերի միջերկու, պահպանելով զգալի լեզվի նմուշները:
* **Ամենաթիվ ադիտ‑ծ գոտի** – Յուրաքանչյուր առաջարկություն կապում է **Merkle‑root hash**‑ը աղբյուրի գրավադի տարբերակի հետ, պահված ಪರեթե მნიშვნელოვეთა բլոքչեյնում՝ հանձնարրվող փոփոխություն:

Սա ապահովում է, որ շարժիչը ոչ միայն արագացնում է պրոցեսները, այլև բավարարում է մաքսիմալ կարգավորիչների պահանջներին:

---

## 6. Սկզբնական քայլեր

1. **Ձեր քաղաքականության համաշխարհայինը ներմուծեք** – Օգտագործեք Procurize-ի CLI‑ն (`prc import`) PDF‑ների, markdown‑ների և վկայագրային արխիվների համար.
2. **Կարգավորեք ֆեդերացիան** – Գրանցեք յուրաքանչյուրը բաժնի ենթագրաֆը կենտրոնացված KG‑ի օրհնավորիչում.
3. **Կատարեք RL‑ծառայությունը** – Գործարկեք Docker‑compose սքերդը (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).
4. **Կապե՜ք ձեր հարցաթերթիկների պորտալին** – Ավելացրեք webhook endpoint Ձեր գոյություն ունեցող ձևաթղթի մատակարարում.
5. **Գործունեություն և բարելավում** – Դեշբորդը ցույց է տալիս պարապրջի երբեքները, շտեմողությունը, խմբագրման տոկոսները; օգտագործեք այդ տվյալները՝ ելանկում ելանկված ելանկված ելանկված ելանկված էլեմենտների պրոխամաձաձ.

**30‑օրյա անվճար sand‑box** առկա է՝ թիմերը կարող են փորձառու առանց արտադրության տվյալների ազդում.

---

## 7. Ապագա ուղեցույց

* **Բազմապատկված մեզումEvidence** – Ներմուծել սկանված լուսանկարներ, PDF‑ներ և վիդեո‑ցանցեր՝ օգտագործելով Vision‑LLM embeddings:
* **Միջազգային‑կամակարգ KG համերաշխում** – Միավորել գլոբալ կարգավորիչների գրաֆները (օրինակ՝ EU‑ի [GDPR](https://gdpr.eu/), US‑ի [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa))՝ ապահովելու իրականայնորեն բազմազան համապատասխանություն:
* **Ինքն‑սպանող քաղաքականություններ** – Ինքնաբար գեներացնել քաղաքականության թարմացումներ, երբ KG‑ն զգում է կարգավորիչների շորկշտություններից ակնհայտ տարբերությունները:

Շարունակաբար հարուցելով KG‑ն եւ ուժեղելով RL‑ի հետադարձ ցիկլը, Procurize-ը նպատակ ունի տեղափոխվել «համատեղման շարժիչ»ից դեպի «համապատասխանության կո‑պայլոտ», որը կանխում է հարցերը, մինչև նրանք առաջադրվեն:

---

## 8. Եզրակացություն

Ճկուն վաճառողի հարցաթերթիկների համատեղման շարժիչը ցույց է տալիս, թե ինչպես **ֆեդերացված գիտելիքի գրաֆները**, **սեմանտիկ embeddings‑ները** և **ուժեղմանը‑սովորելը** կարող են զուգահեռ միանալ՝ փոխակերպելով դատական, սխալ prone գործընթացը **իրական‑ժամանակի, ինքնագրուական աշխատակազմ**. Դրանց ընդունող կազմակերպություններ ցանկալուն ունենում են.

* Ժամանակի արագացում.
* Ադիտ‑յուրքիս՝ վստահություն.
* Գործառնական ծախսերի նվազում.
* Սխալների սահմանափակում ու բարձր տարածություն AI‑չափված համաձայնության համար:

Եթե պատրաստ եք փոխարինել աղանդած աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված աղանդված

Procurize‑ի պլատֆորմը առաջարկում է turnkey ճանապարհ, մեկնարկելով **այսօրը**.