
# Բացատրելի AI վահանակ իրական‑ժամանակի անվտանգության հարցաթերթիկների պատասխանների համար

## Ինչու է բացատրելիություն կարևոր ավտոմատացված հարցաթերթիկների պատասխաններում

Անվտանգության հարցաթերթիկները դարձել են տարբերակների կտորակատարիչ ռիթուալ SaaS պրովայդերների համար: Միակակ արդյունք ունեցող կամ սխալ պատասխան կարող է խանգարել որևէ գործարանը, վնասել կլինիկային պատնիշը կամ հանգեցնել համապատասխանության պատարձին: Ժամանակակից AI‑ Engine‑ները կարող են պատասխանները պատրաստել մի քանի վայրկյանների ընթացքում, բայց դրանք աշխատում են որպես սև արկղեր, մնալով անվտանգության վերանայողներին առանց պատասխանի:

* **Վստահության բացը** – Աուդիտորները Ցանկանում են տեսնել *որպէս* առաջարկը ստացվել է, ոչ միայն միայն առաջարկը ինքնուրույն։  
* **Ռեգուլյատորների ճնշում** – GDPR-ի և SOC 2‑ի նման կարգավորմանը պահանջում են ապացույցի ծագում յուրաքանչյուր հյուսվածքի համար։  
* **Ռիսկի կառավարում** – Անհերթություն confidence‑ի մարկ և տվյալների աղբյուրների մասին, ռիսկի թիմերը չեն կարող առաջնապատուհանորեն կառավարվել։  

Բացատրական AI (XAI) վահանակը կապակցում է այս բացը՝ ներկայացնելով հիման հաշվարկի ուղին, ապարանածվածության հոդը և confidence‑ի չափանիշները յուրաքանչյուր AI‑գեներացված պատասխանի համար, և դա իրական‑ժամանակում:

## Բացատրական AI վահանակի հիմնական սկզբունքները

| Սিদ্ধություն | Նկարագրություն |
|-------------|----------------|
| **Թափանցիկություն** | Ցուցադրել մոդելի ներմուծումը, հատկության կարևորությունը և հաշվարկի քայլերը։ |
| **Ծագում** | Կապակցել յուրաքանչյուր պատասխանումի հետ աղբյուր փաստաթղթեր, տվյալների հատվածներ և քաղաքականության կետեր։ |
| **Ինտերակտիվություն** | Թույլ տալ օգտվողներին մանրադիտակել, «ու՞ից» հարցեր տալ և այլ բացատրություններ պահանջել։ |
| **Անվտանգություն** | Применять роль‑բազարված մուտք, շիֆրավորում և ակնարկների գրանցումներ յուրաքանչյուր փոխազդեցության համար։ |
| **Միսչափելիություն** | Թողնել հազարավոր համակարգված հարցաթերթիկների սեսիաներ առանց կամաքանոցների աճսման։ |

## Բարձր‑չափական ճարտարապետություն

```mermaid
graph TD
    A[User Interface] --> B[API Gateway]
    B --> C[Explainability Service]
    C --> D[LLM Inference Engine]
    C --> E[Feature Attribution Engine]
    C --> F[Evidence Retrieval Service]
    D --> G[Vector Store]
    E --> H[SHAP / Integrated Gradients]
    F --> I[Document Repository]
    B --> J[Auth & RBAC Service]
    J --> K[Audit Log Service]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style K fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### Կոմպոնենտների տեղադրման ակնարկ

1. **User Interface (UI)** – Վեբ‑վահանակ React և D3‑ով կառուցված, դինամիկ տեսաֆորմարանների համար։  
2. **API Gateway** – Դժվորվում է ռաուտինգ, թերաչափում և իսկորոշում JWT‑տոկենների միջոցով։  
3. **Explainability Service** – Կազմակերպում է downstream‑engine‑ների կանչերը և միույսում արդյունքները։  
4. **LLM Inference Engine** – Տարածում է հիմնական պատասխանը Retrieval‑Augmented Generation (RAG) պիպլայնով։  
5. **Feature Attribution Engine** – Կատարվում է հատկության կարևորություն SHAP կամ Integrated Gradients-ի միջոցով, բացահայտելով «ու՞ից» տողը ընտրված է։  
6. **Evidence Retrieval Service** – Հղում է փաստաթղթեր, քաղաքականության կետեր և ակնարկների լոգերը անվտանգ փաստաթղթային պահեստից।  
7. **Vector Store** – Կրկում է embed‑ները արագ հիմունքային որոնման համար։  
8. **Auth & RBAC Service** – Գործարկում է մանրակրկիտ թույլտվություններ (դիտող, վերլուծող, ակնարկող, ադմին)։  
9. **Audit Log Service** – Գրանցում է յուրաքանչյուր օգտվողի գործողություն, մոդելային հարցում և աղբյուրների որոնում համապատասխանության հաշվետվությունների համար։  

## Վահանակի կառուցում քայլ‑այն‑քայլ

### 1. Սահմանել բացատրելիության տվյալների մոդելի

Ստեղծեք JSON‑սքեմա, որը հիշում է.

```json
{
  "question_id": "string",
  "answer_text": "string",
  "confidence_score": 0.0,
  "source_documents": [
    {"doc_id": "string", "snippet": "string", "relevance": 0.0}
  ],
  "feature_attributions": [
    {"feature_name": "string", "importance": 0.0}
  ],
  "risk_tags": ["confidential", "high_risk"],
  "timestamp": "ISO8601"
}
```

Պահեք այս մոդելը ժամանակային‑սշիկա տվյալների բազայում (օրինակ՝ InfluxDB) դասական միտումներ համար։

### 2. ինտեգրել Retrieval‑Augmented Generation‑ը

- Ինդեքսավորեք քաղաքականության փաստաթղթեր, ակնարկների զեկույցներ և երրորդ կողմի սերտիֆիկատներ embed‑ների պահեստում (օրինակ՝ Pinecone կամ Qdrant).  
- Օգտագործեք հիբրիդային որոնում (BM25 + embed similarity)՝ վերածածնել top‑k հատվածները:  
- Աղամում կտորները LLM‑ին (Claude, GPT‑4o կամ ներսի fine‑tuned մոդել) հետքի նկատելով, որ խոստանում է հղումներ։  

### 3. Հատկությանանշում

- Փակեք LLM‑ին թեթև գծապատկերի մեջ, որը գրանցում է token‑ի logits‑ները:  
- Կիրառեք SHAP‑ը logits‑ի համար՝ ստանալ token‑-ի կարևորությունը:  
- Ագրեգացիայի token‑ի կարևորությունը փաստաթղթի մակարդակին, ստեղծելով տաքսնիկ heatmap‑ը:  

### 4. Դիզայնել ծագումը

Օգտագործել D3՝ նկարագրման համար.

- **Answer Card** – Ցույց է տալիս գեներացված պատասխանը confidence‑ի մատչելիի հետ.  
- **Source Timeline** – Հորիզոնական գծի տողով կապի փաստաթղթեր՝ համապատասխանությունի գծերով.  
- **Attribution Heatmap** – Գունագրված հատվածներ, որտեղ բարձր opacity՝ ուժեղ ազդեցություն:  
- **Risk Radar** – Ցուցադրվում են ռիսկի պիտակները ռադար աղյուսակով արագ գնահատման համար:  

### 5. Միացնել ինտերակտիվ «Why» հարցումերը

Երբ օգտվողը կտտոցում է token‑ի վրա՝ գործարկում են `why` endpoint‑ը, որը

1. Վերևում token‑ի attribution‑ը.  
2. Վերադարձնում է top‑3 բնիկ հատվածները, որոնք նպաստեցին:  
3. Ընտրականորեն վերագործարկել մոդելը սահմանափակված prompt‑ով՝ գեներացնել այլ բացատրություն:  

### 6. Անվտանգացնել ամբողջ ճարտարապետությունը

- **Թուեակելու թ encrypt‑ի պահեստում** – AES‑256 բոլորը պահեստների վրա:  
- **Տրանսպորտային անվտանգություն** – TLS 1.3‑ին պարտադիր բոլոր API‑առաջակները:  
- **Զրո‑մրցիչ ցանց** – Դեպուրցեք ծառայությունները service mesh‑ում (ս. կ. Istio) մուտքագրված TLS‑ով:  
- **Ակնարկող ուղիներ** – Գրանցեք UI‑ի յուրաքանչյուր գործողություն, մոդելին inference‑ը և աղբյուրների որոնումը անհումարեցված գրանցման (օրինակ՝ Amazon QLDB կամ blockchain‑հետապնդված համակարգ) մեջ։  

### 7. Երկարացնել GitOps‑ի միջոցով

Պահեք ամբողջ IaC‑ը (Terraform/Helm) ռեպոզիտորում։ Օգտագործեք ArgoCD‑ը՝ անվճար համաժամկետ անպայման վերամշակել, ապահովելով, որ ցանկացած փոփոխություն բացատրելիության շղթայից կհամաձայնվի pull‑request‑ով՝ համաձայնեցնելու հետ՝ կարգավորումների համատեղումը։  

## Լավագույն պրակտիկաներ առավելագույն ազդեցության համար

| Պրակտիկա | Հաստատում |
|-----------|-----------|
| **Մոդել‑առանց-կապել** | Տարածակիր Explainability Service‑ը ցանկացած LLM‑ից, որպեսզի թույլատրեմ ապլիքի թարմումները և ընդլայնումները։ |
| **Cache‑ել ծագումը** | Վերաօգտագործիր փաստաթուղթների հատվածները նույնական հարցերի համար՝ նվազեցնել latency‑ը և ծախսերը։ |
| **Թվարկել քաղաքականության փաստաթղթեր** | Թվիր յուրաքանչյուր փաստաթուղթի տարբերակ‑հաշտվեկշիռ՝ ինչպես տվյալները թարմացվեն, վահանակը ինքնաբար թարմացվի նոր ծագումով։ |
| **Օգտագործողների‑կենտրոնված դիզայն** | Հարցում կատարեք usability‑փորձարկումներ ակնառուակներ և անվտանգության վերլուծողների հետ, համոզելով, որ բացատրությունները գործելի են։ |
| **Շարունակական առկայություն** | Հետագա հետևեք latency‑ին, confidence‑ի փոփոխությանը և attribution‑ի կայունությանը; նախազգուշացեք, երբ confidence‑ը իջնում է համարժեք մակարդակից ներքև։ |

## Ընդհանրապես ընդունված մարտահրավերների հաղթում

1. **Attribution‑ի latency** – SHAP‑ը կարող է հսկայական շինական լինել։ Կառավարեք դա՝ նախագծելով attribution‑ը հաճախակի հարցումների համար և օգտագործելով մոդելի դիստիլացիա real‑time‑ում բացատրությունների համար।  
2. **Տվյալների սեփականություն** – Որոշ աղբյուրի փաստաթղթեր պարունակում են PII։ Կիրառեք տարբերակված գաղտնիություն՝ մինչև LLM‑ին ուղարկել և սահմանափակեք UI‑ի միացումները միայն թույլատրական դերակատարների միջև։  
3. **Մոդելի խոչընդոտները** – Պարտադիր enforce citation constraints‑ը prompt‑ում և հաստատեք, որ յուրաքանչյուր հայտարարության հետ կապված առկա է retrieved passage‑ը։ Հանցակիր կամ դրոշակել պատասխանները, որոնք չունեն ծագում։  
4. **Vector Search‑ի միջոցով մեծություն** – Տարբերեցրեք vector store‑ը համապատասխանության շրջանակների (ISO 27001, SOC 2, GDPR) բաժիններով՝ պահելով հարցումների հավաքածուն փոքր և լավ throughput‑ը։  

## Ինքնուն ճանապարհը

- **Գեներատոր կոնտրա‑ֆակտուալներ** – Թույլ տալ ակնառուակներին հարցնել «Ի՞նչ կլինի, եթե մենք փոփոխենք այս վերահսկողությունը?», ստանալ սիմուլացված ազդեցության վերլուծություն բացատրություններով։  
- **Խաչ‑շրջանի Գծային Գրադություն** – Միացնել մի քանի համապատասխանության շրջանակները մեկ գրաֆիկում, թույլ տալու վահանակը հետեւնել պատասխանի ծագումը տարբեր ստանդարդների միջև։  
- **AI‑Driven Risk Forecasting** – Միացեք պատմական attribution‑ի թենդենցիաները արտաքին սպառնալիքի տեղեկություններին՝ կանխագծելու առաջիկա բարձր‑րիսկի հարցաթերթիկների items‑երը։  
- **Voice‑first Interaction** – Ընդլայնել UI‑ը ձայնային զրույցային օգնականով, որը կկարդա բացատրությունները և ընդգծի հիմնական ապացույցները։  

## Եզրակացություն

Բացատրական AI վահանակը փոխում է անվտանգության հարցաթերթիկների արագ գեներացված պատասխանները՝ վստահելի, ակնառուակ բնութագրերը: Բացահայտելով ծագումը, confidence‑ը և հատկության կարևորությունը իրական‑ժամանակում, կազմակերպությունները կարող են

* Արագացնել գործը, մինչ սահմանափակողը գեղեցիկ են:  
* Նվազեցնել սխալ տեղեկատվության և համապատասխանության խախտումների ռիսկը:  
* Ուժեղեցնել անվտանգության թիմերը գործարար ինսայթներով, ոչ թե միայն սև արկղերի պատասխաններով։

AI‑ի ժամանակ, երբ այն գրի յուրաքանչյուր համապատասխանության պատասխանի առաջին դասագիրը, թափանցիկությունն է այդ տարբերությունը, որը վերածում արագությունը վավերականության։