
# AI‑ն աջակցող Retrieval‑Augmented Generation իրական‑ժամանակի ապացույցների հավաքման համար անվտանգության հարցաթերթերում

Անվտանգության հարցաթերթերը, վերաբերմունքային ռիսկերի գնահատումները և համաձայնության աուդիտները դարձան ֆիքսված արգելք SaaS ընկերությունների համար: Ձեռքով փնտրելով քաղաքականություններ, աուդիտային հաշվետվություններ և կարգավորիչի սնպշոտներ ոչ միայն հանձնում է ինժեներների ժամանակը, այլ նաև ներածում է անկամպակտ և միանգամաբար տարբերակված պատասխանների ռիսկը:

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) առաջարկում է նոր մոդել՝՝ պակասեցնելով ստատիկ Լայն Լեզվային Մոդել (LLM)‑ի վրա հիմնված մոտեցումը, RAG **հանի ամենակողմնորոշված փաստաթղթեր հարցի ժամը** և ընձեռնում է դրանք մոդելին՝ համատեղման համար: Արդյունքը **նախնական‑ժամանակի, ապացույցներով հաստատված պատասխան** է, որը հնարավոր է հետվերադարձնել սկզբնաղբյուրը, բավարարելով ինչպես արագության, այնպես էլ աուդիտավորման պահանջները:

Այս հոդվածում մենք կորտաբանենք.

* RAG-ի հիմնական կառուցվածքի առանձնահատկությունները՝ ինչու են այն հարցաթերթերի աշխատանքը:  
* Ինչպե՞ս Procurize‑ը կարող է ներդնել RAG շղիթ առանց գործողությունների խլի:  
* Կարողինն ուղղված քայլ առ քայլ իրականացման ուղեցույց, տվյալների ներմուծումից մինչև պատասխանի վերլուծություն:  
* Անվտանգության, գիրքի ու համաձայնությանյան խնդիրների քննարկում:  
* ROI-ի չափելի արդյունքներն ու ապագա ընդլայնումները, ինչպիսիք են շարունակականըսությունը և դինամիկ ռիսկի գնահատումը:

---

## 1. Ինչու՞ դասական LLM-ները չեն համապատասխանում անվտանգության հարցաթերթերին

| Սահմանափակում | Ազդեցություն Հարցաթերթի Ավտոմատացման վրա |
|----------------|-------------------------------------------|
| **Ստատիկ գիտելիքների սահմանափակում** | Պատասխանները հիմնվում են մոդելի ուսման_snapshot‑ին, չի ընդգրկել նորագույն քաղաքականության փոփոխությունները: |
| **Հալյուսինացիայի ռիսկ** | LLM‑ները կարող են ստեղծել համարդողեցված տեքստ, որը չի դիմակայում իրական փաստաթղթեր: |
| **Սրոյակաղթի բացակայություն** | Աւդիտիչները պահանջում են ուղղակի հղում սկզբնական փաստաթղթի (քաղաքականություն, **[SOC 2]** հաշվետվություն, կազմաձևի ֆայլ) կողմին: |
| **Կանոնագրական սահմանափակումներ** | Որոշ իրավավարություններ պահանջում են, որ AI‑ն գեներացված բովանդակությունը լինի ստուգելի և անփոփոխ: |

Այս բացատումները փոխում են թիմերը հետադարձը‑պատճենացնելը, որպեսզի կիրառվեն AI‑ին հույսի պոտենցիալը.

---

## 2. Retrieval‑Augmented Generation – Հիմնական գաղափարներ

RAG‑ը բաղկացած է երեք շարժվող մասից.

1. **Retriever** – Վեկտորական ինդեքս, որը արագ է տալիս ամենակողմնորոշված փաստաթղթեր հարցի համար:  
2. **Generative Model** – LLM, որը ընդունում է ստացված հատվածները և սկզբնական հարցը՝ ինչպիսին է համատեղ պատասխանը:  
3. **Fusion Layer** – Պայմանաբանական լոաջիկ, որը ստեղում է քանի հատված են փոխանցվում, դրանց կազմվածքը և ոգեշնչման քաշը ստեղծման գործունեության դեպքում:

### 2.1 Վեկտորական պահեստներ ապացույցների որոնման համար

Ապացույցների (պոլիսիներ, աուդիտային հաշվետվություններ, կարգավորիչի սնպշոտ) ներդրումը denser‑vector‑ն գծում է սեմանտիկման համեմատության որոնում: Ընդհանուր բացարձակ առաջարկաներ.

* **FAISS** – արագ, GPU‑ակտիվ, իդեալ բարձր‑տարածքի համար:  
* **Milvus** – ամպի‑հարմար, գործընչոտ ինդեքսում (սկալար + վեկտոր):  
* **Pinecone** – կառավարում ծառայություն, կառուցված ապահովագրական վերահսկողությամբ:

### 2.2 Prompt Engineering RAG-ի համար

```text
You are a compliance analyst responding to a security questionnaire. Use ONLY the provided evidence excerpts. Cite each excerpt with its source ID. If an answer cannot be fully supported, flag it for manual review.
```

Prompt‑ը կարող է լինի Procurize-ում տեմպլեյտ, որպեսզի ամեն հարցի տարրը ինքնաբար ստանա հավելված ապացույցները.

---

## 3. RAG-ի ներդրում Procurize հարթակում

```mermaid
graph LR
    A["Questionnaire Item"] --> B["RAG Service"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["Top‑k Evidence Snippets"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["Draft Answer with Citations"]
    F --> G["Procurize Review UI"]
    G --> H["Final Answer Stored"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**Կենսաբանական ինտեգրացիայի կետերը**

* **Զգալիք** – երբ օգտատերը բացում է չպատասխանված հարցը, Procurize‑ը ուղարկում է հարցը RAG‑ի microservice‑ին:  
* **Բովանդակության համալրություն** – Retriever‑ը վան֊կում է մինչև *k* (սովորաբար 3‑5) առավել կարևոր ապացույցների հատվածները, որոնց համար կունենան հաստատուն նույնացուցիչ (օրինակ՝ `policy:ISO27001:5.2`).  
* **Պատասխանի սևագիծ** – LLM‑ը ստեղծում է սևագրի պատուհան՝ ընդգրկելով inline‑ծղքերը, օրինակ `[policy:ISO27001:5.2]`.  
* **Մարդկային‑սարք** – Review UI‑ն ընդգծում է ծղքերը, թույլ է տալիս խմբագրել, հաստատել կամ չհամաձայնվել: Հաստատված պատասխանները պահվում են provenance‑ metadata‑ով:

---

## 4. Քաղցր քայլ առ քայլ իրականացում ուղեցույց

### 4.1 Պատրաստեք ձեր ապացույցների քորուս

| Գործողություն | Գործիք | Խորհրդներ |
|--------------|--------|-----------|
| Հավաքել | Ներքին փաստաթղթի նավղ (Confluence, SharePoint) | Պաշտպանեք մեկակողմանի “single source of truth” պանակ՝ համաձայնության փաստաթղթերուն համար |
| Նորմալացնել | Pandoc, գործածական սկրիպտներ | Փոխարկեք PDF‑ները, DOCX‑երը և markdown‑ը հափնկատ տեքստ, հեռացնել վերնագրերը/քուրծագները |
| Թեգերով պիտանեցնել | YAML‑նախբարձրագիր, գործածական metadata ծառայություն | Ավելացրեք դաշտեր, օրինակ `type: policy`, `framework: SOC2`, `last_modified` |
| Վերնագրում Վերսիա | Git LFS կամ DMS անփոփոխ տարբերակներով | Ապահովում եք յուրաքանչյուր հատվածի ստուգելիություն |

### 4.2 Build the Vector Index

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss, json, glob, os

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # list of (id, text) tuples
for file in glob.glob('compliance_corpus/**/*.md', recursive=True):
    with open(file, 'r') as f:
        content = f.read()
        doc_id = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
        docs.append((doc_id, content))

ids, texts = zip(*docs)
embeddings = model.encode(texts, show_progress_bar=True)

dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dim)
index.add(embeddings)

faiss.write_index(index, 'compliance.index')
```

*Պահպանեք վեկտորների ID‑ն → փաստաթղթի metadata‑ի միավորում, որպեսզի որքան արագ կարողանաք գտնել աղբյուրը:*

### 4.3 Deploy the RAG Service

* **FastAPI** – HTTP endpoint‑ների համար՝ Procurize‑ի հետ:  
* **FAISS** – ին‑պրոցես վեկտորային որոնում (կամ gRPC‑ով դուրս):  
* **OpenAI / Anthropic LLM** – գեներացիայի endpoint (կամ ինքնակառավարում LLaMA):  
* **Redis** – քեշում անհրաժեշտը՝ ուղղակի պատասխանների ժամանակը նվազեցնելու համար:

```python
from fastapi import FastAPI, Body
import openai, numpy as np

app = FastAPI()

@app.post("/answer")
async def generate_answer(question: str = Body(...)):
    q_emb = model.encode([question])
    distances, idx = index.search(q_emb, k=4)
    snippets = [texts[i] for i in idx[0]]
    prompt = f"""Question: {question}
Evidence:\n{chr(10).join(snippets)}\nAnswer (cite sources):"""
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-4o-mini", prompt=prompt, max_tokens=300)
    return {"answer": response.choices[0].text.strip(),
            "citations": idx[0].tolist()}
```

### 4.4 Hook Into Procurize UI

* **«Generate with AI»** կոճակ** – տեղադրվող յուրաքանչյուր հարցի դաշտի հայտարարության կողում:  
* Ցուցադրվում է.loader spinners, մինչ RAG‑ը արձագանքում է:  
* Սևագրի պատուհանը լրացված է draft‑ով, citation‑ները ձևավորելով `badge`‑ներ: Սեղմելով՝ բացվում է աղբյուրի դիտակետը:  

### 4.5 Verification & Continuous Learning

* **Մարդկային Ուղղորդություն** – ամեն AI‑ստեղծված պատասխանը պետք է հաստատվի հաշվետուի ոգեշնչվածը:  
* **Feedback Loop** – ձայնագրել հաստատման/չհաստատման ազդանշանները և պահել “review outcomes” աղյուսակում:  
* **Fine‑tuning** – պարբերաբար ֆայն‑տյունը LLM‑ին՝ հետին պրոցեսների վրա, նվազեցնելով hallucination-ի ռիսկը:  

---

## 5. Անվտանգություն և գաղտնիություն

| Խնդիր | Փոխակերպում |
|--------|--------------|
| **Տվյալների Ցածրացում** – Էմբեդինգները կարող են արտահայտել զգայուն տեքստ: | Օգտագործեք լոկալ էմբեդինգ մոդելներ, չուղարկեք կանխատեսված փաստաթղթեր երրորդ կողմի API‑ներին: |
| **Մոդելի Ներբեռնվածություն** – Վարքագծված հարցեր՝ համոզեցնելու LLM‑ին: | Սանիտիզեք ներմուծումները, սահմանեք թույլատրելի հարցերի շաբլոնների whitelist: |
| **Պրոյվենսի Թափանցիկություն** – Աղբյուրի ID‑ների փոփոխություն մինչև պատասխանի ստեղծումը: | Պահեք ID‑ները անփոփոխ տողերում (AWS QLDB կամ blockchain): |
| **Կանոնագրական Աուդիտներ** – Անհրաժեշտ է ապացուցել AI‑առաջարկված բովանդակության ճշտությունը: | Գրանցեք յուրաքանչյուր RAG հարցի timestamp‑ը, բովանդակության հեշերը և LLM‑ի տարբերակը: |
| **Փակված Πρόտես** – Մի թույլատրեք միայն համաձայնված դերակատարին օգտագործել AI‑բանվածը: | Գործարկեք Procurize‑ի RBAC‑ը, պահանջեք MFA՝ AI‑ստեղծված գործողությունների համար: |

---

## 6. Ասպագրի ազդեցություն

| Մետրիկ | RAG‑ի առաջ | RAG‑ի հետո | Բարձրացում |
|--------|------------|-------------|------------|
| Միավորի պատասխանի գերվման ժամանակ | 12 րոպե | 1.8 րոպե | 85 % նվազեցում |
| Ձեռք‑պատճենումmade սխալները | 27 % | 4 % | 85 % նվազեցում |
| Բացի‑դիտողության հաստատման գործառույթ (առաջին անցք) | 58 % | 82 % | +24 pp |
| Կառավարական միջազգային ընդլայնման ծախս (քառամսը) | $120k | $78k | $42k գնահատված | 

Այս թվերը ցույց են տալիս, թե ինչպես RAG-ը ոչ միայն արագացնում է գործընթացը, այլև բարձրացնում է պատասխանների որակը՝ նվազեցնելով աուդիտային ետընկերությունը:

---

## 7. Ապագա ընդլայնումներ

1. **Դինամիկ ռիսկի գնահատում** – միացրեք RAG‑ը ռիսկի մեքենա, որը կարգավորում է պատասխանի վստահությունը՝ հիմնված evidence‑ի տարիքի:  
2. **Բարդ-մոդալ որոնում** – ներառեք screenshots, կարգավորումի ֆայլերը, Terraform state‑ը, որպես հետին արդյունք:  
3. **Մուլտինշատական գիտելիքների գրաֆ** – կապեք ապացույցները ենթակառուցվածքներով, ապահովելով գլոբալ քաղաքականության համատունկը:  
4. **Իրական‑ժամանակի քաղաքականության փոփոխությունների ահազանգեր** – երբ աղբյուրի փաստաթուղթը փոխվում է, ավտոմատ կերպով նշեք այն, որ հզորացված հարցի պատասխանները պետք է վերանայվեն:  

---

## 8. Սկսելե՛ք ստուգագլուխ

- [ ] Կազմավորեք բոլոր համաձայնության փաստաթղթերը մեկակողմանի, տարբերակագրված պահեստում:  
- [ ] Ընտրեք վեկտորակ պահեստ (FAISS, Milvus, Pinecone) և արտադրեք եմբեդինգներ:  
- [ ] Դաշնամուր ներդրեք RAG microservice‑ին ձեր ներքին ցանցի հետ:  
- [ ] Ընդլայնեք Procurize UI‑ն՝ “Generate with AI” կոճակ և citation rendering‑ով:  
- [ ] Կատարեք մի կառավարիչ քաղաքականություն մարդուղարկել‑համալրել և արձագանքների հավաքագրու համար:  
- [ ] Փորձարկեք փոքր ռիսկի հարցաթերթերի վրա, և հիմնված ռումանը կրկնակի վերանայեք:  

Հետևելով այս պատուհաններին, ձեր կազմակերպությունը կարող է փոխարինել **հատված, ձեռամբ ձեռնարկող** հարցաթերթի գործընթացը **ակտիվ, AI‑բարձրացված** համակարգով, որը բանաղում է արժանապատիվ ապացույցները մեկ մկնիկի վրա սեղմելով:

---

## Տես նաև

- [Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI](https://arxiv.org/abs/2005.11401)  
- [FAISS: Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors](https://github.com/facebookresearch/faiss)  
- [OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Retrieval‑Augmented Generation](https://github.com/openai/openai-cookbook)