
# Ժամանակակից Կանոնների Տվյալների Ինտեգրում Retrieval‑Augmented Generation-ի միջոցով Ադապտիվ անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացման համար

## Ներածություն  

Անվտանգության հարցաթերթիկները և համատեղացման աուդիտները ավանդաբար եղել են **ստատիկ, ձեռնարկված ձեռնարկություն**։ Կազմակերպությունները հավաքում են քաղաքականությունները, միացնում են դրանք ստանդարտների հետ, և հետո պատճենում‑տալում պատասխանները, որոնք արտահայտում են համատեղության վիճակը գրության պահին։ Ցանկացած կանոնների փոփոխության պահին՝ լինի նոր [GDPR](https://gdpr.eu/) փոփոխություն, լինի [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (կամ նրա պաշտոնական անվանումը, [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)) թարմացում, կամ նոր ամպ‑համարաչափության ուղեցույց՝ գրված պատասխանը դառնում է հին, ինչը હજારատու թխվում է, բացում է կազմակերպությունը ռիսկի և ստիպում է բանիծող վերանպաստումները։  

Procurize AI‑ը արդեն ավտոմատացնում է հարցաթերթիկների պատասխանները՝ օգտագործելով մեծ լեզուային մոդելները (LLM‑ները)։ Հաջորդ քայլը՝ **կապ պտղեցնել** իրական‑ժամանակի կանոնների տեղեկությունները Retrieval‑Augmented Generation (RAG) համակարգի հետ, որը շարժում է LLM‑ը։ Կենտրոնագրելով հեղինակական կանոնի թարմացումները անմիջապես տրամադրվում է գիտության բազա, համակարգը կարող է ստեղծել պատասխաններ, որոնք միշտ համապատասխան են նորագույն  օրենքական և ոլորտային պահանջներին։  

Այս հոդվածում մենք կներկայացնենք՝  

1. Պատմել, թե ինչու ռեալ‑տાઇટում կանոնների հոսքը զբաղեցնող խաղակէտ է հարցաթերթիկների ավտոմատացման համար։  
2. Նկարագրել RAG ճակատագիրը, որը ստանում և ինդեքսացնում է հոսքը։  
3. Ուղտուղի միջոցով քայլ առ քայլ իրականացումու ճանապարհը՝ տվյալների ներմուծումից մինչև արտադրության չհաշվառումը։  
4. Հատկահայտնել անվտանգության, աուդիտելիության և համատեղության բանալիները։  
5. Առաջարկել Mermaid դիագրամ, որը պատկերում է ամբողջական պտեղը։  

Բուժի ավարտին դուք կստանաք պլան, որը կարող եք համապատասխանեցնել ձեր SaaS կամ ձեռնարկության միջավայրին, և փոխարկել համատեղությունը քառօրյա սպրինտից **շարունակական, AI‑ով ներգրավված հոսք**։  

## Ի՞նչու իրական‑ժամանակի կանոնների վերլուծությունն կարևոր է  

| Անհարմարություն | Ավանդական մոտեցում | Ռեալ‑տայմ Հոսք + RAG ազդեցություն |
|------------------|-------------------|-----------------------------------|
| **Ուժեղ պատասխաններ** | Ձեռք է տալու տարբերակային վերահսկում, քառօրյա թարմացում։ | Պատասխանները ավտոմատ կերպով թարմացվում են, երբ կանոնն կազմակերպում է փոփոխություն։ |
| **Պաշարների ծախս** | Անվտանգության թիմերը զբաղեցնում են 30‑40 % սպրինտի ժամանակ թարմացումներով։ | AI-ն կատարում է ծանր լուրջի աշխատանքը, ազատելով թիմերը բարձր ազդեցություն ունեցող աշխատանքների համար։ |
| **Աուդիտի թերություն** | Անհնար է ներկայացնել միջանկյալ կանոնների փոփոխությունների ապահովիչը։ | Անշխատիկ փոխանցում, որը կապված է յուրաքանչյուր ստեղծված պատասխանի հետ։ |
| **Ռիսկի կոչ** | Ոչ ժամկետային բացահայտումը կարող է դասավորել պայմանների հետքոծման կողմը։ | Նախադրյալ զգուշացում, երբ կանոնը շխտում է առկա քաղաքականությանը։ |

**Կանոնների պաշարները պարունակում են ավելի արագ հետագա համեմատություն, քան թե գյուղի համատեղական որոշումները կարող են կիսարանական**։ Ռեալ‑տայմ հոսքը թույլ է տալիս դուրս գալ կհասցնել **կանոնների թողարկում → ներքին քաղաքականության թարմացում → հարցաթերթիկների պատասխանի վերանայում** անցանցությունը։  

## Retrieval‑Augmented Generation (RAG) առանցքայինում  

RAG-ը միացնում է **LLM-ի գեներատվական ուժը** արտաքին որոնական գիտական բազան։ Երբ հարցաթերթիկի հարցը գալիս է՝  

1. Համակարգը դուրս է քաշում հարցի մտահղոցը։  
2. Վեկտորային որոնում ընդունում է առավել համապատասխան փաստաթղթեր (պագիր բաժանաչ, կանոնների ուղեցույց, նախորդ պատասխաններ)։  
3. LLM-ը ստանում է ինչպես սկզբին հարցը, այնպես էլ վերակրկացված հատվածը, և արտադրում **բուսական, մեջբերումներով գրված պատասխան**։  

Ռեալ‑տայմ կանոնների հոսքը ավելացնելը ունենում է, որ **քայլ 2-ի համար օգտագործվող ինդեքսը մշտապես թարմացվում է**, ապահովելով, որ ամենաթարմ ուղեցույցը միշտ մասն է նստած կոնտեքստի միակ գործիքն է։  

## Ավարտ‑Անշուշակ ճակատագիր  

Ներքո բարձր կտրորևու է, թե ինչպես բաղադրիչները փոխիրվեն: Mermaid‑ը օգտագործում է շինված տեսանյութ; կցված են գրաֆիկի անվանումները՝ հայերենով։  

```mermaid
graph LR
    A["Կանոնների աղբյուրների API‑ներ"] --> B["Ներմուծման ծառայություն"]
    B --> C["Աքսեկրե (Kafka) հերթ"]
    C --> D["Փաստաթղթի նորմալիզատոր"]
    D --> E["Վեկտորային պահարանը (FAISS / Milvus)"]
    E --> F["RAG Կշարք"]
    F --> G["LLM (Claude / GPT‑4)"]
    G --> H["Պատասխանների գեներատոր"]
    H --> I["Procurize UI / API"]
    J["Համատեղական փաստաթղթերի ռեպոզիտորի"] --> D
    K["Օգտագործողի հարցում"] --> F
    L["Աուդիտի լոգասերի ծառայություն"] --> H
    M["Քաղաքականության փոփոխությունների ենթադրիչ"] --> D
```

**Կենսական գործընթաց**  
- **A** վերցնում է կանոնների նորարարությունները (օրինակ՝ Օրենական-Կոմինս, [NIST](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO)։  
- **B** ստանդարտացնում է տարբեր ֆորմատները (PDF, HTML, XML) և հանվում են մետադատները։  
- **C** ապահովում է առնվազն մեկ անգամ դեբիոն։  
- **D** դրում է կարդած տեքստը, բաժանայում 500‑token պատճերներով և ծածկում հետագա պիտակներով (տարածք, ֆրեյմուրկ, ուժի ամսաթիվ)։  
- **E** պահում է վեկտորային լուսանցները արագ նմանության որոնումներով।  
- **F** ստանում է հարցը, կատարում վեկտորային փնտրում և փոխանցում համապատասխան հատվածները LLM‑ին (**G**)։  
- **G** արտածում խոսակցական պատասխան, ներառելով ուղեցույցների նշանները (**H**)։  
- **H** կառուցում վերջնական պատասխանը՝ նշելով ծողագրությունները և ուժի ամսաթվերը։  
- **I** վերադարձնում է հնարավորությամբ հարցաթերթիկի աշխատանքին Procurizeում։  
- **L** գրանցում է բոլոր գեներատիվ միջոցների մասին՝ կատարելեց թողորդների համար։  
- **M** հետևում է ներսում քաղաքականության փոփոխություններին և ակտիվացնում է նորից ինդեքսավորման գործընթացը, երբ ներքին եղածը զարգանում է։  

## Իրական‑Ժամանակի ներգործման պղպջակ  

### 1. Աղբյուրի կենսաբան  

| Կանոնավորող | API / Հոսք տիպ | Համար | Հավաստագրում |
|-------------|----------------|-------|--------------|
| EU GDPR | RSS + JSON endpoint | Ժամում մեկ անգամ | OAuth2 |
| [NIST](https://www.nist.gov/cyberframework) | XML ներբեռնություն | Ամեն օր | API Key |
| ISO | PDF պահոց (auth) | Շաբաթական | Basic Auth |
| Cloud‑Security Alliance | Markdown ռեպո (GitHub) | Ժամանակակից (webhook) | GitHub Token |

### 2. Նորմալիզացիայի տրամադրություն  

- **Ընտրիչ**. օգտագործում է Apache Tika` բազմաֆորմատների արտածում։  
- **Մետադատների հարուստություն**. կցում `source`, `effective_date`, `jurisdiction`, `framework_version` պիտակները։  
- **Վեցակետություն**. 500‑token պատճերները, նորից 50‑token overlap,՝ ներկայացում նախադասությունները չկոտրելով։  
- **Լուսանցք**. օգտագործում `sentence‑transformers/all‑mpnet‑base‑v2` մոդելը՝ շինված վեկտորների գեներացիայո համար։  

### 3. Վեկտորային պահարանը  

- **FAISS** – համարում է on‑premise, ցածր արձագանք, մինչև 10 M վեկտորներ։  
- **Milvus** – ամպ‑բաց, աջակցում է խորքային և scalar- որոնումին։  

Ընտրեք չափսի, արձագանքի և տվյալների տեղագիտական պահանջների հիման վրա։  

### 4. Շրջանագրո���ի ապահովություն  

Kafka‑ի թեմաները կարգավորվում են **log‑compaction**‑ով, որպեսզի պահպանա ամենակեղեցրելված տարբերակը՝ ինդեքսի ավելացմանը կանխելով։  

## RAG‑ի մոտեցում՝ ադապտիվ պատասխանները  

1. **Մեջբերություն** – LLM‑ը ստեղծում պատասխանը, ապա post‑processor‑ը փնտրում citation placeholder‑ները `[[DOC_ID]]`‑ը և փոխարինում է ստուգված աղբյուրների վերաբերյալ (օր., “Ըստ ISO 27001:2022 § 5.1”)։  
2. **Ուժի ամսաթվի ստուգում** – համակարգը համեմատում ստացված կանոնի `effective_date`‑ը հարցի Timestamp‑ի հետ, եթե նոր թեսլու տուն, պատասխանը **նշված է վերանայում համար**։  
3. **Վստահության գնահատում** – LLM‑ի token‑ի հնարավորությունների և վեկտորային նմանության միտվածունի միաձուլումն իրար առնչեցված 0‑100 վստահություն, ցածր‑վստահության պատասխանի դեպքում **ձեր‑մարդիկ‑ձևավորիչը** ակտիվանում է։  

## Անվտանգություն, գաղտնիություն և աուդիտ  

| Անհարմարություն | Փոխադարձում |
|------------------|--------------|
| **Տվյալների արտահոսանք** | Բոլոր ներմուծումները իրականացվում են VPC‑ում; փաստաթղթեր գաղտնագրվում են (AES‑256) և տրանսպորտում (TLS 1.3)։ |
| **Մոդելների փրոտողություններ** | Ցանցի հարցումները պուրանեցում են, համակարգային prompt‑ները սահմանափակվում են նախորոշված template‑ով։ |
| **Աղբյուրների իսկություն** | Ստուգում են ստորագրությունները (օր., EU‑ի XML ստորագրություններ) առաջին ինդեքսեցւում։ |
| **Աուդիտի հողակատար** | Յուրաքանչյուր գեներատիվ իրադարձություն գրանցում է `question_id`, `retrieved_doc_ids`, `LLM_prompt`, `output`, և `confidence`. գրառումները անփոփոխ են Append‑Only (AWS CloudTrail կամ GCP Audit Logs)։ |
| **Մուտքի վերահսկում** | Role‑Based Access Control (RBAC) ապահովում է, որ միայն թույլատրված համատեղական ինժեներները կարող են դիտել թողարկված փաստաթղթեր։ |

## Քայլ‑կապ կատարման ճանապարհը  

| Փուլ | Անհրաժեշտ արդյունք | Ժամանակահատված | Պատասխանատու |
|------|------------------------|----------------|----------------|
| **0 – Անհայտություն** | Նկարագրել կանոնների հոսքերը, սահմանել համատեղական մակերեսները | 2 շաբաթ | Արդյունամսիկի Օպերացիան |
| **1 – Պրոտոտիպ** | Սրահակ Kafka‑FAISS պիղպուլի համար երկու կանոնագրներ (GDPR, NIST) | 4 շաբաթ | Տվյալների ինժեներություն |
| **2 – RAG ինտեգրացիա** | Կապեցնել պրոտոտիպը Procurize‑ի առկա LLM ծառայությանը, ավելացնել citation‑լոգիկա | 3 շաբաթ | AI‑ինժեներություն |
| **3 – Անվտանգություն** | Գաղտնագրություն, IAM, աուդիտ‑լոգս | 2 շաբաթ | DevSecOps |
| **4 – Փիլիտ** | Կտեղածակի մեկ բարձր արժեքի SaaS‑հաճախորդին, հավաքել կարծիքներ պատասխանների որակի և արձագանքի մասին | 6 շաբաթ | Հաճախորդների հաջողություններ |
| **5 – Սկելավորություն** | Ավելացնել մնացած կանոնագրները, հաստատվել Milvus‑ի հորիզոնական սքելավորության համար, կատարում ավտոմատ ինդեքսացրամելիք քաղաքականության փոփոխումների ժամանակ | 8 շաբաթ | Պլատֆորմի թիմ |
| **6 – Շարունակական Բարձրացում** | Ներմուծել RL‑սովորություն մարդկային ուղղորդվածների հետ, մոնիտորավորվել հավատում‑շրջանները | Ավտոմատ | ML‑Ops |

**Արդյունքի չափանիշներ**  

- **Պատասխանի թարմություն** – ≥ 95 % պատասխանները կապում են վերջին կանոնների տարբերակը։  
- **Արագություն** – Միջին արձագանք < 2 վայրկյան մեկ հարցին։  
- **Մարդիկ‑գիշերների չափ** – < 5 % պատասխանները պահանջում են ձեռնարկիչ վերանայում, ուշանալով վստահության շերտի ճկունության հետ։  

## Լավագույն պրակտիկկները և հուշումները  

1. **Վերաուդումի պիտակները** – մշտապես պահեք օրինակի կանոնների տարբերակի ինքնագրերը (`v2024‑07`)՝ հետադարձակիր վերադառնալու համար։  
2. **Պատկերի overlap‑ը** – 50‑token overlap‑ը նվազեցնում է նմանաբերվածը, ինչը բարձրացնում է որոնման համապատասխանությունը։  
3. **Prompt‑Template‑ներ** – պահեք փոքրակազմի template‑ներ յուրաքանչյուր ֆրեյմուրկի (օր., GDPR, SOC 2) համար՝ ուղղորդելով LLM‑ին դեպի կառուցված անվտանգության պատասխաները։  
4. **Մոնիտորինգ** – օգտագործեք Prometheus‑ի ալիցմունքները ներածման ուշագիր, վեկտորային պահարանի արձագանք, և վստահության շերտների ելույթ։  
5. **Հետադարձ կապի ցիկլ** – հավաքեք խմբային խմբակների խմբակները, որպես նշված տվյալ, փոքր բուրմում «կատարող‑դեպքի» մոդելը կես տարիակատարիկ։  

## Ապագա տեսակետներ  

- **Ֆեդերատիվ կանոնների հոսքերը** – կիսել անանուն ինդեքսավորման մետադատները մի քանի Procurize‑ի հաճախորդների միջև՝ բարելավելով որոնման համապատասխանությունը առանց ծառայքի յուրահատկությունների բացահայտում։  
- **Zero‑Knowledge Pruf‑ներ** – ապացուցել, որ պատասխանը համահունչ է կանոնին առանց բացահայտելու աղբյուրի տեքստը, դեպքում գաղտնիցող հաճախորդների ժայռերի հարմարությունը։  
- **Մուլտիմեդիա ապորտինտ** – ընդլայնել ծրագիրը, ներմուծելով պատկերներ, սքրինշոտներ, և տեսախցիկների տարրերը, ավելացնելով պատասխանների տեսական ապառը։  

Գործողության թիրախը ընդհատվածում, որ **կանոնների պաշարը արագանում է**, բնականելիս ինտեգրագիրը ի վեր ԼՂ‑ների միջև հիշեցում, ցուցիկված կանոնների նպատակը իջեցում կատարելը, կանխապահվածողը փոփոխության-ը պատանը:  

## Եզրակացնել  

**Ժամանակակամարանված կանոնների տվյալների ինտեգրումը** Retrieval‑Augmented Generation‑ի հետ փոխում է անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացմանը `պարբերական` աշխատանքից **շարունակական, AI‑ով զարգացման ծառայություն**: Դեռծանցի կատարյալ աղբյուրներից, նորմալիզացումից, և LLM‑ի հիմքված պատասխանների մեջբերման հետ, կազմակերպությունները կարող են.  

- Մակարդակի աշխատողյունը զգալիորեն նվազում է։  
- Հարթակները լինում են audit‑պատասխանողն ամենաժամ և.  
- Համագործակցությունը կառավարվում է արագ, առանց վճարք՝ գործարքային ռիսկը հետ պահնում:  

Ձեր պլանըում ներկայացված ճակատագիրը և ճանապարհը ապահովում է պրակտիկ, անվտանգ ուղեցույց՝ իրականացնել ապագայով համակարգ, որտեղ **համատեղումը առկա պատկերը դառնում է կենդանի, ադապտիվ համակարգ**։ Սկսեք փոքր, արագ, և թողեք տվյալների հոսքը պահել ձեր համատեղական պատասխանները էլ միշտ թարմ:  

## Տես նաև  

- [NIST Cybersecurity Framework: Implementation Guide (2023)](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- [FAISS – A library for efficient similarity search](https://github.com/facebookresearch/faiss)  
- [Retrieval‑Augmented Generation: A Survey (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.00123)