
# AI-ի աջակցությամբ կազմակարդություն ChatOps

Արագորեն զարգացող SaaS աշխարհում ապահովության հարցնավորումները և համապատասխանության աուդիտները հավաքածու են կրակոցման պակաս։ Թիմերը ավելի շատ ժամեր կորցնում են քաղաքականությունները որոնելով, պատճենելով ստանդարտ տեքստերը և ձեռքով հետևելով տարբերակների փոփոխություններին։ Շատը՝ ինչպիսիք են Procurize-ը, արդեն կենտրոնացրել են համապատասխանության նյութերի պահպանումը և վերագրման գործընթացը, սակայն *որտեղ* և *ինչպէս* փոխազդեցությունը այդ գիտելիքների հետ այսօրվա իրավիճակում հիմնականում չի փոխվել. օգտագործողները դեռ մեկում բացում են վեբ կոնսոլ, պատճենում են հատված և տեղադրում են այն էլեկտրոնային նամակ կամ կարծիքային աղյուսակ։

Միայնեցրեք, որ նույն գիտելիքների բազան կարելի է հարցնել **ուղիղ համագործակցող գործիքներից, որտեղ արդեն աշխատում եք**, և AI‑չափի օգնականը կարող է առաջարկել, հաստատել և նույնիսկ ավտոմատ լրացնել պատասխանները անմիջապես։ Սա է **Կազմակարդություն ChatOps**-ի խոստումը, որը համակցում է զրուցական հզորությունը (Slack, Microsoft Teams, Mattermost) AI‑մոտեցված կազմակարդության ինժեներիայի խոր, կառուցվածքային պոստակին։

Այս հոդվածում մենք կքարտեզենք.

1. Պարզեցնենք, որովհետև ChatOps-ը բնականորեն համապատասխանության աշխատանքային ընթացքին է ենթակա։  
2. Ներդրագրվող հանրակրթական կառուցվածքը, որը ներառում է AI‑հարցնորոշման օգնականը Slack և Teams-ում։  
3. Պատկերի դասակարգերը՝ AI Query Engine, Knowledge Graph, Evidence Repository և Auditing Layer։  
4. Առաջադրանքային քայլ առ քայլ իրականացման ուղեցույց և լավագույն պրակտիկները։  
5. Ավելի վրա՝ անվտանգություն, կառավարում և ապագա ուղղություններ, ինչպիսիք են ֆեդերացված ուսուցումը և զրոյ‑սկզբնադրվող ուժեղացմանը։

---

## Ինչու՞ ChatOps-ը Ունենք Ցանկալի Կազմակարդության Համար

| Ավանդական աշխատանքային ընթացք | ChatOps‑ընդգրկված աշխատանքային ընթացք |
|-------------------------------|------------------------------------------|
| Բացել վեբ UI → որոնում → պատճենում | Տարր `@compliance-bot` Slack-ում → հարցնել հարց |
| Ձեռքագրում տարբերակների հետևում աղյուսակում | Բոտը վերադարձնում է պատասխան տարբերակային թեգով և հղումով |
| Էլ. նամակի շրջագիծ բացատրության համար | Գրդունտային մեկնաբանությունների թերթեր զրուցում |
| Անջատված տիկտինգ համակարգ կիրառականի հանձնարարության համար | Բոտը ավտոմատ ստեղծում է խնդիր Jira‑ի կամ Asana‑ի մեջ |

Մի քանի հիմնական առավելություններ պետք է ընդգրկվեն.

* **Արագություն** – Ցուցադրված Ժամեր, որ հարցնավորումը և ճիշտ հղված պատասխանը ստանալ, նվազում են ժամերից վայրկյանների, երբ AI-ն հասանելի է զրուցական հաճախորդից։  
* **Կոնտեքստուալ համագործակցություն** – Թիմերը կարող են զրուցե՞լ նույն թերթում, ավելացնել թետրակների գրառումներ և պահանջել ապացույցներ առանց զրուցից դուրս գնում։  
* **Աուդիտափիկություն** – Յուրաքանչյուր հընթացքն աամակ խնդիռ է, ցուցիչված է օգտագործողի, ժամանակի և քաղաքականության փաստաթղթի ճշգրիտ տարբերակի հետ։  
* **Ծրագրավորողների համար բաշխված** – Նույն բոտը կարելի է հրավել CI/CD պպուղների կամ ավտոմատացման սցենարների մեջ, հնարավորություն տալով շարունակական համապատասխանության ստուգումներ, երբ կոդը զարգանում է։

Քանի որ կազմակարդության հարցումները հաճախ պահանջում են քաղաքականությունների բարդ մեկնաբանություն, զրուցական միջավայրն առավելապես նվազեցնում է մոտեցման խոչընդոտը ոչ‑տեխնիկական կողմերին (իրավական, վաճառք, արտադրություն) ճիշտ պատասխաններ ստանալու համար։

---

## Հրավերային Կառուցվածք

Ներքևում ներկայացված է բարձր‑շարժադրվող կառուցվածքի նկարը, որը կիրառում է Կազմակարդություն ChatOps համակարգ: Դիզայնը բաժանված է չորս շերտի:

1. **Խոսակցության ինտերֆեյսի շերտ** – Slack, Teams կամ ցանկացած հաղորդագրությունների հարթակ, որը ուղարկում է օգտատիրոջ հարցումները բոտի ծառայությանը։  
2. **Ինտեգրացիայի և Կոորդինացիայի շերտ** – Պահպանում է ստուգում, ռաուտինգ և ծառայությունների բացահայտում։  
3. **AI Query Engine** – Կատարում է Retrieval‑Augmented Generation (RAG)՝ օգտագործելով գիտելիքների գրաֆ, վեկտորների պահեստ և LLM։  
4. **Ապածին եւ Աուդիտափիկության շերտ** – Պահպանում է քաղաքականության փաստաթղթեր, տարբերակների պատմություն, և անհղք <|constrain|>տվականները։

```mermaid
graph TD
    "Օգտագործող Slack‑ում" --> "ChatOps բոտ"
    "Օգտագործող Teams‑ում" --> "ChatOps բոտ"
    "ChatOps բոտ" --> "Շերտի Կոորդինացիա"
    "Շերտի Կոորդինացիա" --> "AI հարցման շարժիչ"
    "AI հարցման շարժիչ" --> "Քրիստալական Գիտելիքների Գրաֆ"
    "AI հարցման շարժիչ" --> "Վեկտորների Պահեստ"
    "Քրիստալական Գիտելիքների Գրաֆ" --> "Ապացույցների Պահասարան"
    "Վեկտորների Պահեստ" --> "Ապացույցների Պահասարան"
    "Ապացույցների Պահասարան" --> "Կազմակարդության Մենեջեր"
    "Կազմակարդության Մենեջեր" --> "Աուդիտային Գրանցում"
    "Աուդիտային Գրանցում" --> "Կառավարական Դեշբորդ"
```

*Բոլոր գագաթների պիտակները նուրբակով են՝ Mermaid‑ի համաձայնություն ապահովելու համար*  

### Կոմպոնենտների Բաժանում

| Կոմպոնենտ                | Պատասխանատվություն |
|---------------------------|----------------------|
| **ChatOps բոտ**           | Հասնում է օգտատիրոջ հաղորդագրությունները, ստուգում է թույլտվությունները, ձևավորում է պատասխանը զրուցական հետախուզիչի համար। |
| **Շերտի Կոորդինացիա**    | Թեժ API դարպաս, իրականացնում է պայմանների սահմանափակում, ֆիչրների դրոշակներ և բազմա‑տենանտների ինսուլացիա։ |
| **AI հարցման շարժիչ**     | Գործավոթում է RAG պիպլայն: դուրս է բերել համապատասխան փաստաթղթեր վեկտորների նմանության միջոցով, մանրամասնեցնել գրաֆի կապերը, և ստեղծել հստակ պատասխան ֆինտունված LLM‑ի օգնությամբ։ |
| **Քրիստալական Գիտելիքների Գրաֆ** | Պահպանում է սեմանտիկ հարաբերություններ կառավարում, շրջանակները (օրինակ՝ [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 ապացույցների միավորները, թույլատրվում է գրաֆ‑համապատասխան տող․բերող և ազդեցության վերլուծություն։ |
| **Վեկտորների Պահեստ**    | Պահպանում է քաղաքականության հատվածների և ապացույցի PDF‑ների դենսիկ ներկագրումներ արագ նմանության որոնման համար։ |
| **Ապացույցների Պահասարան**| Կենտրոնական վայր PDF, markdown և JSON ապացույցների համար, յուրաքանչյուր տարբերակկրականը ունի կրիպտոգրաֆիկ որոնում։ |
| **Կազմակարդության Մենեջեր**| Կատարում է աշխատանքային կանոնները (օրինակ՝ «չպետք է բացահայտվի proprietary code») և ավելացնում provenance‑թեգեր (փաստաթղթի ID, տարբերակ, վստահության սորք)։ |
| **Աուդիտային Գրանցում**   | Անկողպար, միայն‑ավելացնել գրառում յուրաքանչյուր հարցում, պատասխան և երկրորդ գործողություն, պահպանված write‑once ledger (օրինակ՝ AWS QLDB կամ blockchain)։ |
| **Կառավարական Դեշբորդ**  | Ցուցադրում է աուդիտային չափանիշները, վստահության տրենդերը, և օգնում է համապատասխանության մասնագետներին հաստատել AI‑ստեղծված պատասխանները։ |

---

## Անվտանգություն, Գաղտնիություն և Աուդիտային Ուշարժություններ

### Զրոյ‑Վստահություն Ուժադրման

* **Նվազագույն թույլտվություն** – Բոտը իսկորոշում է յուրաքանչյուր պահանջում կազմակերպության ինքնության տրամադրիչի (Okta, Azure AD) օգնությամբ։ Սկոպները մանրակրկիտ են՝ վաճառքի գործակիցը կարող է դիտել քաղաքականության_excerpt‑ները, բայց չի կարող հասնել գյուղի փաստաթղթին։  
* **Անծանծի Շահաչափում** – Բոլոր տվյալները՝ զրուցական հաճախորդից մինչև կոորդինացիոն ծառայություն — TLS 1.3 օգտագործում են։ Փաստաթղթի գաղտնիք գտնվում է գաղտնագրված՝ հաճախորդի‑կառավարման KMS բանալու միջոցով։  
* **Բովանդակության Ֆիլտրավորում** – AI֊ի ելքը, նախքան օգտագործողի մոտ ուղարկելը, Compliance Manager-ը կատարում է քաղաքականություն‑հիմնված սանղիչ, հեռացնում է արգելված հատվածները (օրինակ՝ ներքին IP‑ժամանակակները)։

### Ուղղված Գաղտնիություն Մոդելի Վարժության համար

Երբ LLM‑ը ֆինտունվում է ձեզնից հավաքածի վրա, մենք ներմուծում ենք կարգաբերվում աղստված խլվածություն (gradient updates)՝ ապահովելով, որ հանրագիր՝ proprietary‑բառերը չեն կարող բացահայտվել մոդելի վերծանումների միջոցով։ Այս քայլը մեծացնում է **անգամ‑չարդյունքի հարվածը**՝ պահպանում շահարկված պատասխանների որակը։

### Անկումիր Աուդիտ

Աուդիտի գրառումները պարունակում են հետևյալ դաշտերը.

* `request_id`  
* `user_id`  
* `timestamp`  
* `question_text`  
* `retrieved_document_ids`  
* `generated_answer`  
* `confidence_score`  
* `evidence_version_hash`  
* `sanitization_flag`

Այս գրառումները պահվում են անսահմանափակ Ledger-ում, որը ապահովում է կրիպտոգրագիա բանաստեղծություն, թույլատրումով აუდիտորներին ստուգել, որ հաճախորդին ներկայացված պատասխանն իսկապես հիմնված էր հաստատված քաղաքականության տարբերակով։

---

## Իրականացման Ուղեցույց

### 1. Զրուցական Բոտի Կարգավորում

* **Slack** – Գրանցեք նոր Slack App, թույլտվություններ `chat:write`, `im:history`, `commands`։ Bolt for JavaScript (կամ Python) օգտագործեք բոտի համար։  
* **Teams** – Ստեղծեք Bot Framework գրանցում, թույլտվություններ `message.read` եւ `message.send`։ Ահանեք Azure Bot Service‑ում։

### 2. Շերտի Կոորդինացիա

Կազմեք թեթև Node.js կամ Go API‑ն, վերադասված API‑դարպասի (AWS API Gateway, Azure API Management) հետ։ իրականացեք JWT ստուգում կորչող IdP‑ի դեմ և բացեք միակ endpoint՝ `/query`։

### 3. Գիտելիքների Գրաֆի կառուցումը

* Ընտրեք Graph DB՝ Neo4j, Amazon Neptune։  
* Սեմանավորեք `Control`, `Standard`, `PolicyDocument`, `Evidence`։  
* Ներմուծեք SOC 2, ISO 27001, GDPR և այլ տրանսպորտների քարտեզագրությունները CSV կամ ETL-ներ միջոցով։  
* Ստեղծեք կապերը՝ `CONTROL_REQUIRES_EVIDENCE`, `POLICY_COVERS_CONTROL`։

### 4. Վեկտորների Պահեստի Լցում

* Տեքստը դուրս բերեք PDF/markdown‑ից՝ Apache Tika։  
* Ստանալ ամպագրություններ OpenAI‑ի embedding մոդելով (օրինակ՝ `text-embedding-ada-002`)։  
* Պահպանեք ամպագրությունները Pinecone, Weaviate կամ ինքնաշար Milvus‑ում։

### 5. LLM‑ի Ֆինթիւնում

* Հավաքեք Q&A զույգերը՝ նախկին questionnaire‑ների պատասխաններից։  
* Ավելացրեք համակարգային հրահանգ՝ ստիպելով «cite‑your‑source» դասը։  
* Ֆինթիւնեք OpenAI‑ի `ChatCompletion`‑ի միջոցով, կամ Llama‑2‑Chat‑ին LoRA‑Adaptor‑ով։

### 6. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) պիպլայնը

```python
def answer_question(question, user):
    # 1️⃣ Դիմումադրվող փաստաթղթեր
    docs = vector_store.search(question, top_k=5)
    # 2️⃣ Ընդլայնեք գրաֆի կոնտեքստով
    graph_context = knowledge_graph.expand(docs.ids)
    # 3️⃣ Ստեղծեք հրահանգ
    prompt = f"""You are a compliance assistant. Use only the following sources.
    Sources:
    {format_sources(docs, graph_context)}
    Question: {question}
    Answer (include citations):"""
    # 4️⃣ Ստացեք պատասխանը
    raw = llm.generate(prompt)
    # 5️⃣ Սանղիչ
    safe = compliance_manager.sanitize(raw, user)
    # 6️⃣ Աուդիտ
    audit_log.record(...)
    return safe
```

### 7. Բոտի միացումը պիպլայնին

Հաճախորդը առանց `/compliance` հրամանի ուղարկում է հարցում, `answer_question`‑ը կատարում է, և պատասխանը տեղադրվում է թեմայի մեջ։ Պատասխանում պետք է լինեն սեղմաբար հղումներ ամբողջական ապացույցի փաստաթղքների բեռնումների համար։

### 8. Անհրաժեշտություն է Աւարտադրություն Ստեղծել (Լրացուցիչ)

Եթե պատասխանը պահանջում է հետեւում (օրինակ՝ «Տարածիր վերջին penetration test‑ի հաշվետվությունը»), բոտը կարող է ինքնաբերաբար ստեղծել Jira‑ի խնդիր.

```json
{
  "project": "SEC",
  "summary": "Obtain Pen Test Report for Q3 2025",
  "description": "Requested by sales during questionnaire. Assigned to Security Analyst.",
  "assignee": "alice@example.com"
}
```

### 9. Մոնիտորինգ և Օգուշացում

* **Latency Alerts** – Երթված պասպորություն > 2 վայրկեան։  
* **Confidence Threshold** – Մենք նշում ենք < 0.75 վստահություն՝ հիանալի համապատասխանություն։  
* **Audit Log Integrity** – Շարական ստուգումներ checksum‑ների համար։

---

## Լավագույն Փորձերի Համար Նշված Կազմակարդություն ChatOps

| Փորձ | Պատասխանատվություն |
|------|---------------------|
| **Աղբյուրի տարբերակի թեգավորում** | Յուրաքանչյուր պատասխանին ավելացրեք `v2025.10.19‑c1234`՝ ճիշտ քաղաքականության սպիտվածի հետ հետագա շփման հնարավորության համար։ |
| **Մարդկային միջանցք բարձր ռիսկային հարցումներով** | PCI‑DSS կամ C‑լավնային պայմանների դեպքում պահանջվում է անվտանգության ինժեների ընդունում, մինչև բոտը հրապարակի բացահայտում։ |
| **Գիտելիքների գրաֆի կենդանի թարմացում** | Շաբաթանոց տարբերակների diff աշխատանքը GitHub‑ի պոլիցի հետ, որտեղ առքբեր են քաղաքականության ֆայլերը, որպեսզի կապերը լինի թարմ։ |
| **Նոր Q&A‑ների տարբերակների գրանցում** | Յուրաքանչյուր նոր պատասխան ներածեք վերջին շրջանների մեջ, որպեսզի hallucination‑ը նվազեցվի։ |
| **Պաշտոնական տեսանելիության սահմանափակումը** | Attribute‑Based Access Control (ABAC)՝ դիմողները չեն կարող տեսնել PII կամ առևտրային գաղտնիք։ |
| **Սինտետիկ տվյալներով թեստավորում** | Փորձարկումը նույնպես պետք է իրականացվի սինտետիկ հարցերով՝ արագորեն ստուգելով latency‑ը և ճշգրտությունը։ |
| **Նիրմատակարարման NIST CSF‑ի հետ համատեղում** | Համաձայնեցրեք Bot‑ի վերահսկողություններ NIST CSF‑ի (https://www.nist.gov/cyberframework) հետ, որպեսզի risk‑management‑ը լինի լայնակառամված։ |

---

## Ապագա Ուղղություններ

1. **Ֆեդերացված ուսուցում Կազմակարդության ոլորտում** – մի քանի SaaS պլատֆորմներ կարող են միասին բարելավել իրենց համապատասխանության մոդելները՝ չբացահայտելով բազմաբաժին քաղաքականությունների պահանջները, անվտանգության համազաքսակների (secure aggregation) միջոցով։  
2. **Zero‑Knowledge ապացույցներ ապացույցի վերագրառում համար** – Պատրաստում ենք կրիպտոգրատիկ ապացույց՝ հանդիսանում է, որ փաստաթուղթը բավարարում է շերտին առանց փաստաթղթի ինքնին բացահայտելու, բարձրացնում է գախտնի համար զգալու չափը։  
3. **Dynamic Prompt Generation via Graph Neural Networks** – Ստատիկ համակարգված հարցը փոխարինվում է GNN‑ով, որը, հիմնված է գրաֆի ճամաչափական ճանապարհների վրա, գեներացնում է համատեքստով հարմարեցված հրահանգներ։  
4. **Voice‑Enabled համապատասխանության օգնական** – Բոտը ընդունակ է լսել զրույցների (Zoom, Teams) մեջ, speech‑to‑text API‑ի միջոցով, և պատասխաններ տալ զրուցային պատճառով՝ իսկապես զրույցի մեջ։  

Զատված ապագա նորարարություններով, կազմակերպություններն միանում են **իրադարձական questionnaire‑ների գործընթացից** դեպի **ակտիվ համապատասխանության դիմակ**, որտեղ պատասխանի ներկայացումը ինքնավերացվում է, զարգանումը, և մասնակի մեխանիզմները հուսալի են այդքալի, աուդիտափակված, և ապահովված միջավայրում, որտեղ զրուցային հարթակները արդեն իսկ զբաղված են թիմերի ամենօրյա համագործակցության համար։

---

## Եզրափակող

Կազմակարդություն ChatOps-ը լրացնում է հատվածը կենտրոնացված AI‑չափված գիտելիքների պահեստների և ձեր թիմերի ամենօրյա զրուցային պարբերությունների միջև։ AI‑հարցնորոշման օգնականը ներդնելու Slack, Microsoft Teams-ում, դուք կարող եք.

* **Պատասխանի ժամանակը** նվազեցնել օրերից վայրկյանների։  
* **Կառավարեք մեկու ծավալ**՝ անխոնչական աուդիտային գրանցումներով։  
* **Թույլատրի սրահային համատեղություն** առանց զրուցից դուրս գալու։  
* **Մարմնել համապատասխանությունը** համակարգչային ծառայությունների աճի հետ, մոդուլար միկրո‑սերվիսների և զրոյ‑սկզբնադրվող ուժերի շնորհիվ։  

Ձագը սկսվում է մի տրամափիկ բոտ, լավ կառուցված գիտելիքների գրաֆ, կարգված RAG պիպլայն, և գերատեսչական բարեբերություն։ Միանալով, չվերին ֆիկսիտում խնդրած խնդիրների, համոզիչ պրավինտների և ապագա privacy‑preserving‑տեխնոլոգիաները, ձեր կազմակերպությունը կարող է ապահովել, որ յուրաքանչյուր համապատասխանության հարցում լինի **չափելի**՝ գնում է **թիրախային հաջողություն**։  

---

## Բացի Նար (See Also)

* [NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)