
# Առաջադրման Բարձրացված Գեներացում Ադապտիվ Թեմպլեյտների Օգնությամբ Անվտանգ Հարցաթերթիկների Ավտոմատիզացիա

Ապացույցների արագ փոփոխվող աշխարհում SaaS‑կոմպլիանսի ոլորտում անվտանգության հարցաթերթիկները դարձել են հետամուտ յուրաքանչյուր նոր պայմանագրի համար: Թիմերը դեռևս ծախսում են անչափ ժամեր քաղաքականությունների փաստաթղթեր, ապացույցների պաշարներ և նախորդ աուդիտների նյութեր փնտրելու համար, որպեսզի ստեղծեն այնպիսի պատասխաններ, որոնք բավարարում են չափիչ ակնհայտ ակնհայտ ակնհայտ սահմանադրատոմսային պահանջները: Ավանդական AI‑սպասարկված պատասխանների գեներատորները հաճախ բացակայում են, որովհետև նրանք հիմնված են ಸ್ಥիր լեզվի մոդելների վրա, որոնք չեն կարող երաշխավորել փաստարկելված նպատակների արդյունք կամ համապատասխանումը:

**Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** լրացվում է այդ բացակայությունը՝ տրամադրելով մեծ լեզվի մոդուլին (LLM) արդիական, կոնտեքստի‑պատասխանող փաստաթղթեր inference‑ի ժամանակ. Երբ RAG‑ը համակցվում է **ակադապտիվ թեմպլեյտների** հետ, համակարգը կարող է դինամիկ կերպով փոխարկել հարցումը LLM‑ին՝ հիմնված հարցաթերթիկի հատվածի, ռիսկի մակարդակի և վերականգնված ապացույցների վրա: Արդյունքը闭‑շղթի ինժեներություն է, որը արտադրում է **ճշգրիտ, աուդիտող և համընկնող** պատասխաններ, միաժամանակ պահելով մարդկային կոմպլիանսի պաշտոնուն՝ ստուգումը կատարելու համար:

Ստորև ներկայացվում են աստիճանավորությամբ, պռոմպտի ինժեներության մեթոդաբանությունը և գործնական լավագույն փորձերը, որոնք այս գաղափարը վերածում են արտադրություն‑պարտի ծառայության համար ցանկացած անվտանգության հարցաթերթիկի աշխատանքային հոսքի:

---

## 1. Ինչու՞ միայն RAG‑ը Դիմակայ չէ

Սովորական RAG‑ի պղպջակնին սովորաբար ներառում են երեք քայլ.

1. **Փաստաթղթերի Վերցնում** – Վեկտորային որոնում գիտելիքի բազայի (պոլիցի PDF‑ներ, աուդիտ լոգեր, ապահովողներից դաստիարակներ) վրա վերադարձնում է ամենաարդյունավետ k հատվածները:  
2. **Կոնտեքստի Ներմուծում** – Վերցված հատվածները միացված են օգտագործողի հարցմանը և փահանջվում LLM-ին:  
3. **Պատասխանի Գեներացիա** – LLM-ը կազմավորում է պատասխանը, երբեմն նշելով վերցված տեքստը:

Այսպիսի գործողություն բարելավում է փաստացիության մակարդակը համեմատությամբ միայն LLM‑ի, բայց հաճախ ենթարկվում է **պրոմպտի քաղցրություն**:

- Տարբեր հարցաթերթիկներ սիրում են նույն մտադրությունը ներկայացնել մի փոքր տարբերակված բառբերման հետ. Ստատիկ պրոմպտը կարող է թույլ տալ կամ բաց թողնել անհրաժեշտ կոմպլիանսի արտահայտություն:  
- Ապացույցի համապատասխանությունը փոխվում է, երբ քաղաքականությունները նորանում են: Միակ պրոմպտը չի կարող ինքնաբար հարմարեցնել նոր կանոնների լեզուն:  
- Աուդիտորները պահանջում են **հղումներ, որոնք կարելի է հետագծել**: Սովորական RAG‑ը կարող է ներառել հատվածները առանց հստակ հղումների, որոնք անհրաժեշտ են աուդիտային հետագծերին:

Այս բացերը խթանում են հաջորդ շերտը՝ **ակադապտիվ պրոմպտի թեմպլեյտներ**, որոնք համակցվում են հարցաթերթիկի կոնտեքստի հետ:

---

## 2. Ադապտիվ RAG-ի Սցենարի հիմնավոր բաղադրիչները

```mermaid
graph TD
    A["Մուտքային հարցաթերթիկի միավոր"] --> B["Ռիսկի և Դոմենի Կլասիֆիկատոր"]
    B --> C["Դինամիկ Պրոմպտի Թեմպլեյտների Ինժեներ"]
    C --> D["Վեկտորային Վերցում (RAG)"]
    D --> E["LLM (Գեներացիա)"]
    E --> F["Պատասխանը կառուցված Հղումներով"]
    F --> G["Մարդկային Ստուգում և Հաստատում"]
    G --> H["Աւդիտ-Պատրաստ Պատասխանը պահոց"]
```

- **Ռիսկի և Դոմենի Կլասիֆիկատոր** – Օգտագործում է թեթև LLM կամ կանոնների հիմնված համակարգ՝ նշանակելով յուրաքանչյուր հարցի ռիսկի մակարդակը (բարձր/միջին/ածք) և ոլորտը (ցանց, տվյալների գաղտնիություն, ինքնություն և այլն):  
- **Դինամիկ Պրոմպտի Թեմպլեյտների Ինժեներ** – Պահպանում է տարբեր պրոմպտի մասեր (ներկայացում, քաղաքականության‑հատուկ լեզու, հղումի ձևանմուշ)։ Գործարկման ժամանակ ընտրում և սեղմում է մասնիկները ըստ դասակարգման արդյունքի:  
- **Վեկտորային Վերցում (RAG)** – Կատարում է similarity‑search մի *տարբերակված* ապացույցների պահոցից: Պահոցը ինդեքսում է embedding‑ներով և մետադատաներով (պոլիսի տարբերակ, ժամկետը, վերանայողը):  
- **LLM (Գեներացիա)** – Կարող է լինել սեփական մոդել կամ open‑source LLM, որը fines‑tuned է կոմպլիանսի լեզվով: Այն կհամընկնի կառուցված պրոմպտին և արտադրի markdown‑շրջված պատասխաններ՝ հստակ հղումներով:  
- **Մարդկային Ստուգում և Հաստատում** – UI շերտ, որտեղ կոմպլիանսի փորձագետները բարձրացնում են պատասխանը, հասարակում հղումերը, կամ ավելացնում լրացուցիչ նկամաները: Համակարգը մատյանում է յուրաքանչյուր խմբագրում՝ ապագա հետագծի համար:  
- **Աուդիտ‑Պատրաստ Պատասխանը պահոց** – Պահպանում է ավարտված պատասխանը միասին այն իսկ ապացույցների կտրուկների հետ, որոնք օգտագործված են, նորացնելով **միակծրոն** ապագա աուդիտների համար:

---

## 3. Ադապտիվ Պրոմպտի Թեմպլեյտների Կառուցում

### 3.1 Թեմպլեյտների Ավելի Բաժանվածություն

Պրոմպտի մասերը պետք է դասավորվեն **չնչի չկողմնորոշված չորս չափսերի** համաձայն.

| Չափս | Օրինակային արժեքներ | Պատասխան |
|------|-------------------|-----------|
| **Ռիսկի մակարդակ** | `բարձր`, `միջին`, `ածք` | Կառավարում է մանրամասների քանակը և պահանջվող ապացույցների թիվը: |
| **Կանոնակարգային շրջանակ** | `[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)`, `[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)`, `[GDPR](https://gdpr.eu/)` | Ներդրում է ռեգուլյատոր‑պատկերը‑հատուկ բառասերները: |
| **Պատասխանի ոճը** | `կարճ`, `սպիտակ`, `ումար` | Համապատասխանում է հարցաթերթիկի սպասված ձևաչափին: |
| **Հղումների ձևակերպում** | `ինլայն`, `շեքատ`, `ավելված` | Պատասխանում է աուդիտորների նախընտրություններին: |

Պրոմպտի մասերը կարելի է նկարագրել պարզ JSON/YAML գրանցումով.

```yaml
templates:
  high:
    intro: "Ընդհանուր վերահսկողությունների հիման վրա մենք հաստատում ենք, որ"
    policy_clause: "Նշված է քաղաքականություն **{{policy_id}}** վերացուած կառավարման մանրամասների համար."
    citation: "[[Ապացույց {{evidence_id}}]]"
  low:
    intro: "Այո."
    citation: ""
```

Գործարկման ընթացքում համակարգը կազմվում է՝

```
{{intro}} {{answer_body}} {{policy_clause}} {{citation}}
```

### 3.2 Պրոմպտի համադրման ալգորիթմ (պսեուոդ‑կոդ)

```goat
func BuildPrompt(question Question, evidence []Evidence) string {
    risk := ClassifyRisk(question)
    scope := IdentifyRegulation(question)
    style := ChooseStyle(question)
    tmpl := LoadTemplate(risk, scope, style)

    // Ներմուծում դինամիկ դաշտերը
    prompt := strings.ReplaceAll(tmpl.intro, "{{policy_id}}", evidence[0].PolicyID)
    prompt = strings.ReplaceAll(prompt, "{{answer_body}}", "{{USER_ANSWER}}")
    prompt = strings.ReplaceAll(prompt, "{{evidence_id}}", evidence[0].ID)

    return prompt
}
```

`{{USER_ANSWER}}` տեղապահը հետո փոխարինվում է LLM‑ի գեներավորված տեքստով, համոզելով, որ վերջնական պատասխանում ներառված են խստորեն կանոնակարգման լեզվով, որոնք սահմանված են թեմպլեյտում:

---

## 4. Ապացույցների Պահոցի Դիզայնը Աուդիտելի RAG‑ի համար

Աուդիտելի ապացույցների պահոցը պետք է բավարարի երեք սկզբունք.

1. **Տարբերակագրման** – Յուրաքանչյուր փաստաթուղթ չի կարող փոփոխվել once ingested; any update creates a new immutable version with a timestamp.  
2. **Մետա‑դատաի համալրանք** – ներառում են դաշտեր, ինչպէ՞ք `policy_id`, `control_id`, `effective_date`, `expiration_date`, `reviewer`.  
3. **Մուտքի աուդիտավորում** – մատյանվում է յուրաքանչյուր վերցման հարցում՝ կապված հարցի hash‑ի հետ, իսկ ուղարկված փաստաթուղպի կոնկրետ տարբերակին.

Պատահված լուծում կարող է լինել **Git‑համապատասխան blob storage**՝ միացված վեկտորային ինդեքսի (FAISS կամ Vespa) հետ: Յուրաքանչյուր commit-ը ներկայացնում է ապացույցի գրադարանի “սրոձման” կամ “սպիտակ” տարբերակը; համակարգը կարող է հետադառնալ դեպի նախորդ սցենարը, եթե աուդիտորները պահանջում են ապացույցը որոշակի ամսաթվով:

---

## 5. Մարդկային‑սրքի Հանդիպման Աշխարհատի

Դահլիճների առավելագույնը ընդհատված LLM‑ի կարողությունները, կոմպլիանսի պրոֆեսիոնալը պետք է վաստաաիվացնի վերջնական պատասխանը: Տարբեր UI-համարների փուլերը

1. **Նախադիտում** – ցուցադրում է գեներացված պատասխանը՝ հղումներով ID‑ներով, որոնք ընդլայնելով դիտում են համապատասխան ապացույցների հատվածերը:  
2. **Խմբագրում** – թույլ է տալիս մասնագետին փոխել ձևաչափը, վերանայել հղումները կամ նշել ավելի նոր փաստաթուղպին:  
3. **Հաստատում / Սreject** – Միավորից հետո համակարգը գրանցում է յուրաքանչյուր հղման փաստաթուղպի տարբերակի hash‑ը, ստեղծելով անփոփոխ աուդիտիր հետագծություն:  
4. **Հետադարձ կապ** – Աշխատողի խմբագրումները փոխանցվում են **բարձրեցնող ուսուցումային** մոդուլի, որը fine‑tunes պրոմպտի ընտրության տրամաբանությունը առաջիկա հարցերի համար:

---

## 6. Հաջողության Ցուցանիշները

Ադապտիվ RAG-ի լուծումի ներդրման ժամանակ պետք է գնահատել **ժամանակը** և **որանորքի** չափանիշների նկատմամբ.

| KPI | Պատմություն |
|-----|--------------|
| **Պատասխանման Ժամանակ (TAT)** | Միջին րոպեների թիվը, որը վերցվում է հարցից մինչև հաստատված պատասխանը: |
| **Հղումների ճշգրտության մակարդակ** | Դրոշակի տոկոսը, երբ աուդիտորները գնահատում են հղումների ճշգրտությունը և արդիականությունը: |
| **Ռիսկի Կարգավորված Սխալի Գործակից** | Սխալների քանակը, որոնք քաշված են ռիսկի մակարդակի (բարձր ռիսկի սխալները կարժեքի ավելի): |
| **Կոմպլիանսի Գնահատական** | Կալկուլացված գնահատում, որի հիման վրա մրցվում են աուդիտների արդյունքները կուարտալում: |

Առաջին պիլոտային նախագծերում թիմերը վերհետում են **70 %** պակտյան նվազեցում TAT-ում և **30 %** բարձրացում հղումների ճշգրտության մակարդակում՝ ադապտիվ պրոմպտների ներդրմամբ:

---

## 7. Կարգագրի Համաձայնություն

- [ ] Գեղագործել և պաշարել բոլոր կանոնակարգերի փաստաթղթեր՝ տարբերակված մետա‑դատաներով:  
- [ ] Ներառնել վեկտորային ինդեքսը՝ օգտագործելով embedding‑ները նորագույն մոդելի (OpenAI text‑embedding‑3‑large) հետ:  
- [ ] Սահմանել ռիսկի մակարդակները և որը հարցերը համապատասխանեցրեք այդ կարգին:  
- [ ] Ստեղծել պրոմպտի մասերի գրադարան՝ նախատեսված յուրաքանչյուր մակարդակի, կանոնակարգի և ոճի համար:  
- [ ] Զարգացնել պրոմպտի միացնող ծառայությունը (կառավարում micro‑service-ը առաջարկվում է):  
- [ ] Միացնել LLM endpoint‑ը, որը ապահովում է system‑level հրահանգներ:  
- [ ] Կառուցել UI‑ն, որը թույլ է տալիս մարդկային ստուգումը և մատյանում է յուրաքանչյուր խմբագրում:  
- [ ] Կազմակերպել ինքնաշխատ ակնհայտների զեկուցում, որը դուրս է բերող պատասխանը, հղումները և օգտագործված ապացույցների տարբերակները:  

---

## 8. Հայտնականություն

1. **Մուլտիմեդիա Retrieval** – Ընդլայնել ապացույցների պահոցը՝ ներառելով ստածված պատկերոցներ, ձայնագրություններ, գրաֆիկներ և տեսանյութեր, օգտագործելով Vision‑LLM մոդելները՝ ավելի ճշգրիտ համատեքստի համար:  
2. **Ինքնագրելող Պրոմպտեր** – Օգտագործել LLM‑ի meta‑learning՝ ավտոմատ կերպով առաջարկել նոր պրոմպտի հատվածներ, երբ սխալների տոկոսը աճում է որոշակի հատվածի համար:  
3. **Zero‑Knowledge Proof Միացում** – Ապահովել կրիպտո‑բանաձևի երաշխավորում, որ պատասխանը ստանում է որևէ փաստաթղթի կոնկրետ տարբերակից առանց ամբողջ փաստաթղթի բացահայտումից, վերջինը սնուցում է բարձր կարգավորված միջավայրերը:

RAG‑ի և **ադապտիվ պրոմպտի** համադրվողը պատրաստում է լինի լրացուցիչ հաշվետվարչական ավտոմատացման հիմք՝ ցանկացած կազմակերպության համար, որը ցանկանում է արագ, բացատրելի և համայնական պատասխանություններ տրամադրել անվտանգության հարցաթերթիկների և կոմպլիանսի աուդիտների պահանջներին: