
# Հիբրիդացված Վերադասական Ավանդոտ Կենսագրություն՝ իրական‑ժամանակի քաղաքականության շեղման հայտնաբերումով անվտանգության հարցաթերթիկների համար

## Ներածություն

Անվտանգության հարցաթերթիքները կարևոր պաշտպանական մեխանիզմ են B2B SaaS վաճառքներում։ Տարածականները պարբերաբար պետք է պատասխանեն հարյուրերեք կարգավիճակային հարցերին, որոնք ներառում են այնպիսի չափանիշներ, ինչպես [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) / [ISO/IEC 27001 Տվյալների Անվտանգության Կառավարում](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html), [GDPR](https://gdpr.eu/), և բնագավառ‑հատուկ կանոններ։ Արդար կետում, ապահովության թիմերը պահպանում են ստատիկ պատասխանների պահոցներ, որտեղ տեքստերը կրկնում են, սակայն դրանք արագ հնացած են, քանի որ քաղաքականությունները’évolution են։
  
**Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** դեց հսկայական լեզվի մոդելների (LLM‑ների) հիմանական գրաֆի միջոցով, մշտապես նոր‐անդամի պատասխանների համար։ Բայց, շատ RAG գործառույթները ենթադրում են, որ գիտության գրաֆը կայուն է։ Իրականում, կարգավիճակների պահանջները շեղում են – նոր կեղծագրի ավելացումը ISO 27001‑ում, գաղտնիության կանոնը փոփոխվում է, կամ ներքին քաղաքականությունը վերանայում է։ Եթե RAG շարժիչը չի տեղեկացնում այս շեղման մասին, ստեղծված պատասխանները կարող են լինել չհամապատասխանի, ինչը թույլ է տալիս կազմակերպությանը ստանալ աուդիտի խնդիրներ։

Այս հոդվածը ներկայացնում է **ժամանակցված քաղաքականության շեղման հայտնաբերման շրիխ**, որը շարունակաբար հետևում է կարգավիճակային փաստաթղթերի փոփոխություններին և ներքին քաղաքականության ռեպոզիտորիաներին, և անմիջապես թարմացնում է վերադասական ինդեքսը, որն օգտագործվում է հիբրիդացված RAG փիպինին։ Արդյունքը՝ ինքնակարգավորիչ հարցաթերթիկների ավտոմատացման համակարգ, որը տրամադրում է համապատասխան, հստակ պատասխանները ճիշտ այն պահին, երբ կարգավիճակ կամ քաղաքականություն փոխվում է։

## Հիմնական Խնդիրը. Սպիտակ Գիտելիք RAG Փողոցում

1. **Ստատիկ Վերադասական Ինդեքս** – Ամենադիտահյանի RAG կարգավորումները շինում են վեկտորադարի մեկ անգամ և օգտագործում են այդ ինդեքսը պայքարների համար շաբաթներ կամ անգամներ:  
2. **Կարգավիճակների Արագություն** – 2025‑ում GDPR 2.0‑ն ներկայացրեց նոր տվյալ‐սուբյեկթի իրավունքներ, իսկ ISO 27001 2025‑ը ավելացրեց «Ապարատային Շղթի Ռիսկ» կլոզու:  
3. **Աուդիթի Ռիսք** – Հնացած պատասխանները կարող են հետևել աուդիտի խնդիրներին, վերնագրմանը, և վստահելիության կորուստին:  

Ոչ մի մեխանիզմ չլինելով, որը հայտնաբերում և կարգավորում է քաղաքականության շեղումը, հիբրիդացված RAG մոտեցումը չի ապահովում իր նպատակին՝ տրամադրելով վստահելի, արդիական պատասխաններ։

## Հիբրիդացված RAG Կառույցի Համար

Հիբրիդացված RAG-ը համակցում է **սիմբոլիկ վերադասություն** (կարդացված գիտության գրաֆի որոնում) հետ **գեներատիվ սինտեզ** (LLM‑ի գեներացում) բարձրորակ պատասխանների կապադրման համար։ Կառուցվածքը բաղկացած է հինգ տրամաբանական շերտից.

1. **Փաստաթղթի ներմուծում և նորմալացում** – ներմուծում կարգավիճակների PDF‑ներ, կարքավիճակների markdown, և առաքարային պաստառներ։  
2. **Գիտության Գրաֆի կառուցում** – Ելք էֆակտներ, հարաբերություններ և համապատասխանության քարտեզները, որոնք պահվում են գրաֆային տվյալների հիման վրա։  
3. **Վեկտորալ Վերադասական Ջերմակ** – Կոդավորել գրաֆի հանգույցները և տեքստական պաշարները հինձսուերով՝ նմանության որոնման համար։  
4. **LLM Գեներացիայի Շերտ** – Հիմնել LLM‑ին վերադասված կոնտեքստի և կառուցված պատասխանի շաբլոնի միջոցով։  
5. **Քաղաքականության Շեղման Հայտնաբերիչ** – Հետևում է բազում փաստաթղթեր փոփոխությունների և որոշում է ինդեքսի թարմացում։  

### Mermaid գրաֆիկա ամբողջական պիպլայնի համար

```mermaid
graph TD
    A["Document Sources"] --> B["Ingestion & Normalization"]
    B --> C["Knowledge Graph Builder"]
    C --> D["Vector Store"]
    D --> E["Hybrid Retrieval"]
    E --> F["LLM Generation"]
    F --> G["Answer Output"]
    H["Policy Drift Detector"] --> C
    H --> D
    style H fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## Ժամանակցված քաղաքականության շեղման հայտնաբերություն

### Ինչ է քաղաքականության շեղումը:

Քաղաքականության շեղումը նշանակում է ցանկացած **ավելեցնող, հանող կամ փոփոխող** փոփոխություն կարգավիճակային կամ ներքին համաձայնության գրության մեջ։ Կարող է հաստատվել հետևյալ կերպ.

| Շեղման Տիպ | Օրինակ |
|------------|---------|
| **Ավելացում** | Նոր GDPR հոդված, որը պահանջում է օպտիմալ համաձայնություն AI‑տալու գեներավորման համար։ |
| **Ջնջում** | Հնացած ISO 27001 վերահսկիչի հեռացում։ |
| **Փոփոխություն** | SOC 2 Հավատարմության Ծառայությունների Կրիտերիանների լեզվի թարմացում։ |
| **Վարկբերքի Փոփոխություն** | ISO 27001- իքառից 2013‑ից ISO 27001‑ իքառից 2025-ի տեղափոխում։ |

### Հայտնաբերության Տեխնիկա

1. **Checksum Monitoring** – Հաշվում է SHA‑256։ Համաչափերի անհամերը ցույց է տալիս փոփոխություն։  
2. **Semantic Diff** – Օգտագործվում sentence‑level transformer (օրինակ՝ SBERT)՝ հին և նոր տարբերակների համեմատության համար, նշելով բարձր ազդեցությամբ փոփոխությունները։  
3. **Change‑Log Parsing** – Շատ ստանդարտների փոփոխությունների լոգերը (օրինակ՝ XML) տրամադրում են բացարձակ շեղման ազդանշաններ։  

Երբ մի շեղման իրադարձություն հայտնաբերվում է՝ համակարգը կատարում է.

* **Գրաֆի թարմացում** – Հերթական հանգույցների և գագաթների ավելացում/հեռացում/փոփոխություն՝ նոր քաղաքականության կառուցվածքը ներկայացնելու համար։  
* **Ելքների նորեկոդիացում** – Վերկված հանգույցների նոր հինձսուերների իրենում ավելացում վեկտորային պահոցի մեջ։  
* **Cache Invalidation** – Ամպովի հինդարուփի քաշերը ջնջվում են, որպեսզի հաջորդ LLM հրահանգը վերահասնի թարմված կոնտեքստը։  

### Իրադարձական‑նանդրառված թարմացման աշխատանքային հոսք

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Source as Document Source
    participant Detector as Drift Detector
    participant Graph as Knowledge Graph
    participant Vector as Vector Store
    participant LLM as RAG Engine
    Source->>Detector: New version uploaded
    Detector->>Detector: Compute hash & semantic diff
    Detector-->>Graph: Update nodes/edges
    Detector-->>Vector: Re‑encode changed nodes
    Detector->>LLM: Invalidate cache
    LLM->>LLM: Use refreshed index for next query
```

## Հբրիդացված RAG + Շեղման Հայտնաբերիչ Կրկունների Ամենադրություն

| Բանավճար | Նկարագրություն |
|---------|----------------|
| **Կարգավիճակի Թարմություն** | Պատասխանները միշտ համահունչ են նոր կարգավիճակային լեզվի։ |
| **Աուդիթի Այլագրում** | Յուրաքանչյուր շեղման even‑ը լրացնում է նախկին/նոր վիճակ, տրամադրելով զինված ապացույցի խոսք։ |
| **Կազմակերպության Բեռնակազմը** | Անվտանգության թիմերը այլևս չեն պետք է ձեռքով հետևեն քաղաքականության նորացումներին։ |
| **Սկալավորվում Բազմակազմ միավորների Համար** | Գրաֆ‑կենտրոնական մոդելը աջակցում է բազմակողմանի համատեղման (SOC 2, ISO 27001, GDPR, և այլն)։ |
| **Բարձր Պատասխանի ճշգրտություն** | LLM-ը ստանում է ավելի ճիշտ, արդի կոնտեքստ, նվազեցնելով հալուզինացիաների ռիսկը։ |

## Կարգավիճակին Դարպասների Կատարելու Քայլերը

1. **Դուքորների Կոննեկտորների Կարգավորում**  
   * APIs‑ներ կարգավիճակների մարմինների համար (օրինակ՝ ISO, NIST)։  
   * Ներքին փաստաթղթեր (Git, SharePoint)։  

2. **Գիտության Գրաֆի կառուցում**  
   * Օգտագործել Neo4j կամ Amazon Neptune։  
   * Սխեմա՝ `Policy`, `Clause`, `Control`, `Evidence`։  

3. **Վեկտորային Կցակապի ստեղծում**  
   * Ընտրեք Milvus, Pinecone, կամ Faiss։  
   * Էրմբեդինգ՝ OpenAI‑ի `text-embedding-ada-002` կամ տեղական մոդել։  

4. **Շեղման Հայտնաբերիչի տեղադրում**  
   * Օրերի checksum աշխատանքներ։  
   * Միացնել semantic diff մոդել (օրինակ՝ `sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2`)։  

5. **Hybrid RAG շերտի կազմավորում**  
   * Վերադասական քայլ – վերդնել top‑k հանգույցները + աջակցող փաստաթղթեր։  
   * Prompt template – ներառել քաղաքականության ինդեքսերը և տարբերակային թվերը։  

6. **Օրաբաշխումով Event Bus**  
   * Kafka կամ AWS EventBridge – հրատարակել drift‑event‑ները։  
   * Subscribe‑ել graph updater‑ը և vector re‑indexer‑ը։  

7. **API‑ն առաջարկում հարցաթերթիկների սարքավորումների համար**  
   * REST կամ GraphQL endpoint‑ը, որը ընդունում է հարցի ID և վերադարձնում կառուցված պատասխանը։  

8. **Փաստագրում և Logging**  
   * Հետևել latency‑ին, drift detection latency‑ին, և պատասխանի ճշգրտության չափանիշներին։  

## Լավագույն Պրակտիկա և Հնարավոր Քայլեր

* **Վերնագրերի Թարթում** – Միշտ պիտակավորեք քաղաքականությունները սեմանտիկ վերսիայի համար (օրինակ՝ `ISO27001-2025.1`)։  
* **Մարտածակիր Հանգույցներ** – Յուրաքանչյուր կլոզու ներկայացնել որպես առանձին հանգույց, դրանով նվազեցնելով վերադասական նորեկոդի ծավալը։  
* **Շեթի Կալիբրացիա** – Սահմանել semantic diff similarity threshold‑ը (օրինակ՝ 0.85) փորձաջինից հետո, խուսափելու noisy drift‑signals։  
* **Մարդ‑Միջև-Ձեր սեմ** – Կրկնակի կարևոր կարգավիճակների թարմագրում, ուղղել ղեկավարչին՝ տրամադրել փոխարվել պատասխանը ավտոմատ կերպով հրապարակելուց առաջ։  
* **Cache Invalidation Strategies** – Օգտագործել TTL‑բազված cache‑ը ցածր‑ռիսկի հարցերի համար, բայց միշտ խոչընդոտ տալ cache‑ը, եթե հարցն է վերաբերում նոր շեղված կլոզուին։  

## Ապագա Հասցեներ

1. **Federated Drift Detection** – Շարքել drift‑signals-ը մի քանի SaaS տրամադրողների միջև՝ բացահայտ կերպով առանց իրական փաստաթղթեր չպարունակող, օգտագործելով Secure Multi‑Party Computation։  
2. **Explainable Drift Reports** – Գեներացնել բնական‑լեզվի ամփոփում՝ թե ինչ փոփոխվել է, ինչի համար, և ինչպես պատասխանը փոփոխվեց։  
3. **Continuous Learning** – Ազատեցված պատասխանները մուտքագրեն LLM‑ի fine‑tuning‑ի գործընթացում, բարելավելով ապագա գեներացիաների որակները։  
4. **Risk‑Based Prioritization** – Միացնել drift detection‑ը ռիսկ‑դասավորողի մոդելի հետ, ավտոմատ կերպով ճանաչելով բարձր‑ռիսկային փոփոխությունները և ուղիղ վերադասելով անվտանգության ղեկավարների։  

## Եզրը

Հիբրիդացված Retrieval‑Augmented Generation‑ի միացումով ժամանակցված քաղաքականության շեղման հայտնաբերիչը, համակարգերը տեղափոխում են վիճակագրական, սխալների պոտենցիալ տարբերակները, որոնց աջակցությունն ապահովում է **կոմպլիցիացիա, ինքնակարգավորիչ ընդունում**։ Այս համակարգը ոչ միայն სწორում է հարցերը հաստատուն ձևով, այլև **ինքնակրիվ** է, երբ եկել են նոր կարգավիճակները կամ քաղաքականության փոփոխությունները։ Արդյունքը՝ ձեռքի աշխատանքը նվազում, աուդիտի պատրաստությունը ուժեղանում, իսկ կազմակերպությունը ստանում է ճկունություն, որն անհրաժեշտ է ընթացիկ կարգավիճակային աշխարհում։  

---

## Տե՛ս նաև

- [Hybrid Retrieval Augmented Generation – Technical Overview](https://arxiv.org/abs/2403.02115)