
# Նպաստված‑վրաած AI ուղեցույցի շարժիչ իրական‑ժամվա անվտանգության հարցման համագործակցության համար

Անվտանգության հարցաթերթերը, համաձայնության ստուգումները և vendor‑risk შეფასումները SaaS‑կազմակերպությունների համար մշտական ցավակետ են: Ավանդիական աշխատանքային հոսքը — ձեռնարկու տրաժ, ստատիկ նպատակային ցուցակներ և անհամագործակ էլ‑փոստի զրույցը — ստեղծում է ուշացում, ներածում է մարդու սխալ և խոշորացնում է մասսայականումը, երբ հարցաթերթերի քանակը ավելանում է:

**Ինչ լինի**, եթե յուրաքանչյուր հարցն անմենց **ուղղված** լինի ճիշտ անձին (կամ AI‑օգնականին), ով ունի պահանջվող գիտելիքները, և միաժամանակ ցուցադրվեն աջակցող փաստաթղթեր կենսական գիտելիքի գրաֆից:

Ներս է մտնում **Նպաստված‑վրաած AI ուղեցույցի շարժիչ (IBARE)**, նոր ճարտարապետական ձևանմուշ, որը հետամուտում է իրական‑ժամվա, նպատակ‑կենտրոնավորված համագործակցության ներքո պլատֆորմների նման Prozurize-ը: IBARE միացնում է մեծագույն բնական լեզվի հասկանալը, անսահման հարուստ գիտելիքի գրաֆը և թեթև միկրո‑սերվիսների հետաորքեստրացիայի շերտը՝ տրամադրվելով.

* **Ցածր‑վայրկյան հարցի դասակարգում** – համակարգը հասկանում է հարցի հիմնական նպատակ (օր.՝ «ապահովված պահարանում ծածկագիր», «դրաշքային պատասխանի գործընթաց», «տվյալների საცხოვრանք»)՝ ոչ թե պարզապես հիմնաբառերի համընկում։  
* **Դինամիկ մասնագետների համընկում** – օգտվելով ընդունակ‑պրոֆիլից, աշխատանքի ցուցանիշներից և պատմական պատասխանների որակիից, IBARE ընտրում է առավել համապատասխան SME‑ը, AI‑օգնականը կամ հիբրիդ զույգը։  
* **Կոնտեքստ‑համապատասխան փաստի վերադարձ** – ուղղորդման որոշումը հարուցված է համապատասխան քաղաքականության հատվածների, ստուգման արդյունքների և տարբերակված ապատեղադրվածի հետ, որոնք վերցվում են ֆեդերացված գիտելիքի գրաֆից։  
* **Իրական‑ժամվա հակադարձակղզի** – յուրաքանչյուր պատասխանված հարց ընդհետևում է մոդելով, բարելավելով նպատակների հայտնաբերման և մասնագետների կարգավորման ճշգրտությունը ապագա հարցաթերթերի համար։  

Նշված բաժաններից մենք կզբաղվենք ճարտարապետության վերլուծությամբ, իրական աշխարհի դեպքի հետ, հիմնական ներդրման մանրամասներով և բարեկեցություն ներդրումների չափումներով:

---

## 1. Ինչու Նպատակ, ոչ հիմնաբառերը?

Աշխատաշրջանների մեծամասնությունը հիմնված է պարզ հիմնաբառի կամ կանոնագրված ուղղորդումի վրա.

```python
if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead
```

Այս մոտեցումները կոտրվում են, երբ հարցերը են արտահայտվում անհասկանալի կերպով, պարունակում են մի քանի թեմաներ, կամ օգտագործում են ոլորտային տարբերակված խոսքա​բառ.

**Նպատակների հայտնաբերումը** քայլ է առաջ՝ բացատրելով *ինչ է հարցատուին իրականում պետք*.

| Օրինակ Հարց | Հիմանված հիմնաբառի ուղղորդում | Հիմանված նպատակների ուղղորդում |
|-------------|-------------------------------|-----------------------------------|
| “Do you encrypt backups in transit?” | Պահեստավորման ինժեներ (հիմնաբառ՝ “backup”) | Անվտանգության ինժեներ (նպատակ՝ “տեղափոխման ծածկագիր”) |
| “How do you handle a ransomware incident?” | Ռիսկային արձագանքման ղեկավար (հիմնաբառ՝ “ransomware”) | Ռիսկային արձագանքմանագար + Անվտանգության ինժեներ (նպատակ՝ “ransomware արձագանքման գործընթաց” ) |
| “What contractual clauses cover data residency for EU customers?” | Փիրական իրավավար (հիմնաբառ՝ “EU”) | Համաձայնության ղեկավար (նպատակ՝ “Տվյալների საცხოვრանքի պայմանների պայմաններ”) |

Բանից դուրս դուրս գնելով **սեմանտիկական նպատակները**, համակարգը ուղղորդում է հարցը այն թիմի անդամի, որի փորձառությունն համապատասխանում է *գործողությանը* կամ *հաստվածին*, ոչ միայն մակերևրված բառին:

---

## 2. Բարձր‑սակարգի ճարտարապետություն

Ստորև` Mermaid‑ձևավորումով ներկայացված են IBARE-ի հիմնական բաղադրիչները և տվյալների հոսքը.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[User Interface] -->|Submit Question| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Intent Detection Service]
        Intent --> KG[Dynamic Knowledge Graph]
        Intent --> Skills[SME Skill‑Profile Service]
        KG --> Evidence[Evidence Retrieval Service]
        Skills --> Ranking[Expert Ranking Engine]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Routing Engine]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Assign| SME[Subject‑Matter Expert / AI Assistant]
        SME -->|Answer| Feedback[Feedback Collector]
        Feedback --> KI[Knowledge‑Graph Ingestion]
        Feedback --> Model[Model Retraining Loop]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;
```

**Կլիմայական բաղադրիչները**

| Բաղադրիչ | Պատասխանատվություն |
|----------|---------------------|
| **Նպաստված ճանաչման ծառայություն** | Տեքստից_question_ վերածում է բազմալեյբուլային նպատակային վեկտոր, օգտագործելով մանրակրկիտ ֆայն‑տյունված տրանֆորմեր (օր.՝ RoBERTa‑large) |
| **Դինամիկ գիտելիքի գրաֆ (KG)** | Պարունակում է միավորներ՝ քաղաքականություն, վավերագրեր, վերահսկողություններ, հարցեր, պատասխաններ, մասնագետներ և դրանց հարաբերությունները։ Շարունակաբար հարուցված է պատասխանված հարցերից |
| **SME Կմտոր‑պրոֆիլների ծառայություն** | Պահպանում է յուրաքանչյուր մարդկային մասնագետի և AI‑օգնողի պրոֆիլը՝ ներառելով ոլորտի մասնագիտություն, սերտիֆիկատներ, աշխատանքի ծանրաբեռնվածություն և պատասխանների որակի գնահատումներ |
| **Ապահովվածություն վերադարձի ծառայություն** | Արդյունքում KG‑ից դրանց հետ կապված փաստաթղթեր (պաշտպանական հատվածներ, ստուգման մատյաններ, տարբերակված աղբյուրներ) ըստ նպատակների |
| **Փորձագետների կարգավորման շարժիչ** | Համադրի նպատակների նմանություն, մասնագետների համապատասխանություն, հասանելիություն և պատմական դասակարգման արագություն, որպեսզի մշակվի կարգավորված թեկնածուների ցանկ |
| **Ուղղորդման շարժիչ** | Ընտրում է լավագույն թեկնածուն(ները), ստեղծում է առարկա համագործակցության հարթակ մեջ և ծանուցում է պատվիրվածին(ներին) |
| **Ֆիքսվածության հավաքիչ** | Հավաքում է վերջնական պատասխանը, կապված ապատեղադրվածությունը և արգելվածության վարկանիշը |
| **Գիտելիքի գրաֆի ներքագծում** | Նոր ապատեղադրվածություն և հարաբերությունների թարմացումները վերադարձում են KG‑ին՝ փակելով շղթան |
| **Մոդել վերապահման շղթա** | Պարբերաբար վերապատրաստում է նպատակների հայտնաբերիչը, օգտագործելով նոր թագակալված տվյալները՝ բարելավելով ճշգրտությունը ժամանակի ընթացքում |

---

## 3. Իրական‑Աշխատմտյան Նախօրահատվածի Վարպետություն

**Նախօրահատված**: Վաճառքի ինժեներ ստանում է պահանջ մի մեծ ձեռքում՝ 

> “Could you provide details on how you isolate customer data in a multi‑tenant environment and what encryption mechanisms you use for data at rest?”

### Քայլ 1 – Հնդում

Ինժերնատը տեղավորում է հարցը Procurize‑ի կառավարման վահանակի մեջ։ UI‑ն ուղարկում է POST խնդրանք API‑ին՝ տեքստը փոխանցելով:

### Քայլ 2 – Նպաստի արտածում

Նպաստված ճանաչման ծառայությունը տեքստը անցկացնում է մանրակրկիտ ֆայն‑տյունված տրանֆորմերով, և ստանում է 120‑ն նպատակների պիքտոգրամատված բարձր հավանականությունների տարբերակները։ Այս հարցի համար լավագույն երեք նպատակներն են.

1. **Զվհարկիչազատում (Tenant Isolation)** – 0.71  
2. **Պահարանային ծածկագիր (Encryption‑at‑Rest)** – 0.65  
3. **Տվյալների դիրք (Data Residency)** – 0.22  

Այս նպատակները պահպանվում են բազմալեյբուլային վեկտորում՝ կապված հարցի գրանցման վրա:

### Քայլ 3 – Գիտելիքի գրաֆի հարցում

KG‑ին փոխանցվում է նպատակների վեկտորը և կատարվում է սեմանտիկ similարմության որոնում (պատկերի embed‑ների միջոցով)։ Վերադարձված են հետևյալ փաստաթղթեր.

| Փաստաթուղթ | Համապատասխանություն |
|------------|--------------------|
| “SOC 2 – համակարգի գերազանցման կապույտ 5.3՝ Զվարգել‑զգի նախագիծ” | 0.84 |
| “ISO 27001 Անեկս A.10՝ Գաղտնիության կառավարում” | 0.78 |
| “Ներքին սպիտակ գրքույկ: Բազմաբաղդատ անկողնվածություն v2.4” | 0.66 |

Ավելի համապատասխան ապատեղադրվածություններ հավաքված են **Ապատեղադրվածության Փաթեթների** տեսքով:

### Քայլ 4 – Կմտոր‑պրոֆիլների համապատասխանություն

Կմտոր‑պրոֆիլների ծառայությունը փնտրում է բոլոր those մասնագետները, ովքեր նշված են **Ծառայություն Տղևարժանություն**, **Անվտանգության ինժեներ**, **Համաձայնություն** որպես հմտություններ։ Ընթացիկ գործառության ծանրաբեռնվածություն, պատասխանի որակի գնահատում և ժամային գոտու մոտեցում (ժամանակի ընդհատում) ընդգրկված են հավասարեցում են:

Արդյունքների հիման վրա, լավագույն թեկնածուն է **Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer)**՝ 0.92 կազմության։ Դիտարկելի AI‑օգտագործող **CryptoBot** (0.87) նույնպես առաջարկված է:

### Քայլ 5 – Ուղղորդում և ծանուցում

Ուղղորդման շարժիչը ստեղծում է **սահամալիրի գործողություն**, որը պարունակում է.

* Օրինակի հարցը  
* Հայտնաբերված նպատակները  
* Ապատեղադրվածության փաթեթ  
* Առաջարկված AI‑օգնող (ընտրելի)  

Alex‑ը ստանում է Slack‑ում և Procurize‑ի UI‑ում ծանուցում, իսկ CryptoBot-ը տեղադրվում է որպես բեակ‑սերվիս՝ պատրաստ է օգնելու պատասխանի կազմմանը:

### Քայլ 6 – Պատասխանի կազմումը

Alex‑ը ուսումնասիրում է ապատեղադվածությունները, ավելացնում լրացուցիչ մուտքագրումներ նոր նշված անցումների մասին և օգտագործում է CryptoBot-ը՝ ավտոմատ ձևավորած պարբերակ՝ նկարագրելով օգտագործված ծածկագրմանը (AES‑256‑GCM)։ Համատեղ պատասխանը խմբագրվում, հաստատվում և ուղարկվում է:

### Քայլ 7 – Ֆիքսվածության հետադարձ կապ

Հաճախորդը պատասխանը վեցնում է **«լրիվ գոհություն»**։ Ֆիքսվածության հավաքիչը գրանցում է.

* Պատասխանի տեքստ  
* Ապատեղադվածության ID‑ներ  
* Գոհության գնահատում (5/5)  

Գիտելիքի գրաֆի ներքագծման ծառայությունն ստեղծում է նոր հանգույց **“Answer‑2025‑10‑21‑001”**, որը կապված է սկզբնական հարցին, ապատեղադվածություններին և նպատակների վեկտորին: Այս հանգույցը ծառայում է ապագա similarity որոնումներում:

### Քայլ 8 – Մոդելի թարմացում

Նոր նշված տվյալները (հարց + հաստատված նպատակներ + պատասխան) ավելացվում են **սովորեցման շղթա**։ 1 000 նման առաջադրանքներից հետո, նպածակի մոդելը վերապատրաստվում է, թարթելով հնարավորությունները տարբերակի համար, ինչպիսիք են **“tenant‑level key management”**։

---

## 4. Հիմնական տեխնիկական շտեմարանից

### 4.1 Նպաստի հայտնաբերման մոդել

* **Կառուզակ** – RoBERTa‑large, ֆայն‑տյունված 50k annotate‑ված հարցահերթի նախադասությունների վրա։  
* **Կույտային ֆունկցիա** – Բինար բողոքակազմի cross‑entropy միակոճակ լաբորատորիա։  
* **Ձեռնարկի ավելացում** – Հետադարձ թարգմանություն (Back‑translation) բազմալեզուն (անգլերեն, գերմանում, ճապոնական, իսպաներեն)։  
* **Աշխատունակություն** – Macro‑F1 = 0.91, միջին ցիկլային հանանակ ≈ 180 ms প্রতি խնդրագիր։

### 4.2 Գիտելիքի գրաֆի հարթակ

* **Ինժեներ** – Neo4j 5.x, ներառյալ embed‑ների similarity indexing (Neo4j Graph Data Science).  
* **Սեմա‑պաղապար** –  
  * **Նյութեր**: `Policy`, `Control`, `Evidence`, `Question`, `Answer`, `Expert`  
  * **Հարաբերություններ**: `VALIDATES`, `EVIDENCES`, `AUTHORED_BY`, `RELATED_TO`  
* **Տարբերակվածացում** – Յուրաքանչյուր փաստաթուղթի `version` եւ `valid_from` հատկություն, հնարավորություն տալով **audit‑ready** ժամանակային ճանապարհը:

### 4.3 Կմտոր‑պրոֆիլների ծառայություն

* **Տվյալների աղբյուրներ** – HR‑սարք (հմտություններ, սերտիֆիկատներ), ներքին տեսակաձև (ticket) համակարգ (դժվարություն), և **որականիշ**՝ արդյունքում պատասխանների հետադարձ հարցումից:  
* **Embed‑ների ստեղծում** – FastText embed‑ների հմտությունների արտահայտությունները, միացված խտացված ծանրաբեռնվածության վեկտորին:  
* **Կարգավորման բանաձև**  

```
score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality
```

որում α=0.4, β=0.35, γ=0.15, δ=0.10 (Bayesian optimization‑ով տեղադրված)։

### 4.4 Օրգանիզացիա և միկրո‑սերվիսներ

Բոլոր ծառայությունները են container‑ված (Docker) եւ կառավարվում Kubernetes‑ով՝ **Istio** ծառայություն‑ցանցի համար դիտելիություն ապահովող: Անսինքրոնային հաղորդակցությունը հիմնված է **NATS JetStream**‑ի վրա՝ ցածր‑լատենսի իրադարձությունների հաղորդակցումը:

### 4.5 Անվտանգություն և գաղտնիություն

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – Բարձր գաղտնի ապատեղադրվածների համար (օրինակ՝ ներքին penetration‑test), KG‑ը պահպանում է միայն ZKP commitment‑ները, իսկ սեփական ֆայլը մնաց encrypted‑կցված external vault‑ում (AWS KMS) և only decrypted on‑demand for the assigned expert.  
* **Differential Privacy** – Intent‑model‑ի վերապատրաստման փահպանում և calibration‑ի Laplace աղտով՝ անձինքքի հարցագրության բովանդակություն պաշտպանելու համար։  
* **Audit Trail** – Յուրաքանչյուր ուղղորդման որոշումը, ապատեղադրվածների որոնումը և պատասխանի խմբագրումը գրանցված է immutable ledger (Hyperledger Fabric)‑ում՝ բավարարելով **SOC 2**‑ի հետքրոտրակտիչի պահանջները:

---

## 5. Бизнестի ազդեցության չափումներ

| Ցուցիչ | Ավելացում (Ավանդ) | IBARE-ի ներդրումից հետո |
|--------|-------------------|--------------------------|
| Հարցաթերթի միջին վերածման օրեր | 12 | 3.4 (‑71.7 %) |
| առաջին ուղղորդման միջին ժամ (hours) | 6.5 | 0.2 (‑96.9 %) |
| Պատասխանի ճիշտություն (պետք է վերանայում) | 18 % | 4 % |
| SME‑ների ընդհանրական գոհություն (1‑5) | 3.2 | 4.6 |
| Համաձայնության ստուգման հայտնարարություններ (պատճառական) | 7 per year | 1 per year |

Զարգացած 3 SaaS‑հաճախորդների 6 ամսվա պիլոտ‑ներդրում ցույց է **4.3× ROI**, հիմնականում վաճառքի ցիկլների կրճատման և قانونی overlod‑ի նվազեցման պատճառով:

---

## 6. Ներդրման ստուգման ցուցակ թիմերի համար

1. **Նպաստի կարգի սահմանում** – Համագործակցեք ապահովագրական, իրավական և արտադրական թիմերի հետ՝ սահմանել վերածված նպատակների (≈ 100‑150) զանգվածը։  
2. **Սինծի տվյալների հավաքք** – Ամենայն պատմական հարցաթերթերից մեկն annotate‑վածից 10 k նախադասություններ։  
3. **Կմտոր‑պրոֆիլների կառուցում** – Գուրգարման HR, Jira և internal surveys‑ից տվյալներ, ստանդարտ կառուցվածքային հումանացում։  
4. **Գիտելիքի գրաֆի տեղադրմամբ** – ներմուծել առկա քաղաքականությունների, ապատեղադվածների և տարբերակների պատմություն։  
5. **Ինտեգրացում համագործակցության հարթակների հետ** – Կապել ուղղորդիչի շարժիչը Slack, Teams կամ հատուկ UI‑ի հետ։  
6. **Սահմանել հետադարձ կապի շղթա** – Պահպանել գոհության գնահատում և փոխել նոր տվյալներով վերապատրաստման պլանով։  
7. **Նկատել KPI‑ները** – Կարգավորել Grafana‑ի dashboard‑ները՝ ցուցանիշների համար՝ latency, routing success rate և model drift:

---

## 7. Ապակառուցված հետագայի ուղղություններ

### 7.1 Բազմամոդալ նպաստի հայտնաբերություն  

Ներառել **պաստակային պատկերներ** (սքաներված պայմաններ) և **ձայնային հատվածներ** (խոսքի հեղինակ) օգտագործելով CLIP‑նման բազմամոդալ մոդելներ, ընդլայնելով ուղղորդման տարբերակները՝ բացառապես տեքստից:

### 7.2 Ֆեդերացված գիտելիքի գրաֆեր  

Եղածը **բանալի‑կազմի գրաֆի ֆեդերացում**՝ թույլ տալու գործընկերների ընկերություններին կիսել անանուն քաղաքականության հատվածները, ընդլայնելով նպատակների կախվածությունը՝ չցուցադրելով ծագված տվյալները:

### 7.3 Ինքնա‑ստեղծված փորձագետի պրոֆիլներ  

Օգտագործելով **LARGE‑LANGUAGE MODELS (LLMs)**՝ պատրաստել տվչային պրոֆիլներ նոր աշխատողների համար՝ հիմնված ռեզյումեի տեքստի պարսպից, նվազեցնելով ներքնամուտքային հանգամանքը։

---

## 8. Եզրակացություն

Նպաստված‑վրաած AI ուղեցույցի շարժիչը վերածում է անվտանգության հարցաթերթերի կատարումների դինամիկությունը: Ընդունելով յուրաքանչյուր հարցի **հիմնական նպատակները**, դինամիկ կերպով համընկնելով այն աջի­ստին՝ մարդուց կամ AI‑օգնականից, և հիմնված կյանքի գիտելիքի գրաֆի վրա, կազմակերպությունները կարող են.

* **Արագեցնել պատասխանների ժամկետները**՝ շաբաթներից ժամքերս,  
* **Բարձրացնել պատասխանների որակը**՝ օգտագործելով կոնտեքստային ապատեղադրվածություն,  
* **Զուտներնալսաբար կատարել համագործակցություն** տարբերքաշված թիմերի միջեւ, և  
* **Խթանավորել գրվել, համատեղ պահպանում**՝ բավարարելով կարգապահների պահանջներին:

SaaS‑կազմակերպություններ, որոնք ցանկանում են ապագա‑պաշտպանել իրենց vendor‑risk գործընթացները, IBARE‑ն մատչելի, ընդլայնելի Blueprint է, որը հնարավոր է քիմիական դիպլոմ, և մշտապես բարելավվում է, ինչպես զարգանում compliance‑ի լանդշաֆտը։