
# AI անվտանգքի հարցաթերթերի համար սեմանտիկ որոնմամբ ապահովված ապատեղեկատվության վերականգնում

Ծրագրված հարցաթերթերը — լինել կամ **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, կամ կորպորատիվ գնման թիմերից — հաճախ լինում են թաքնված խցիկը SaaS վաճառքի պրոցեսում: Ավանդական մոտեցումները հիմնված են ձեռքով փնտրումներով՝ համընկած դրամակղիայի, PDF‑ների և քաղաքականությունների պահոցներում, ինչը ժամանակակապ և սխալներով լի է: 

Մինչ սեմանտիկ որոնումը և վեկտորային տվյալների բազաները: Ձեր կոմպլայանսի բոլոր ապերանքները — քաղաքականություններ, վերահսկիչի իրականացումներ, վերահսկման զեկույցներ, նույնիսկ Slack‑ի զրույցները — վերածվում են բարձրաչափ վեկտորներին, ինչը հնարավորություն է տալիս AI‑ով վարող վերականգնումի շերտ երգի՝ բացահայտելու ամենապատասխանեցնող հատվածը մի քանի միլիվրկում: Երբ միակողմանի է **վերականգնում‑բաստված սիներգիա (RAG)** շիտիկով, համակարգը կարող է կազմել ամբողջական, համատեքստի հետ զուգված պատասխաններ, ներառյալ հղումները, առանց կարդացողի ներգրավման:

Այս հոդվածում մենք կներառնենք՝

1. Սիմանտիկ ապատեղեկատվության շարժիչի հիմնարար կառուցվածքները:  
2. Իրական սկեմա, որտեղ օգտագործվում են բացակողմա բաղադրիչներ:  
3. Որպեսզի ինտեգրելու շարժիչը `Procurize` հարթակի հետ՝ ավելին‑իմ‑ավելին ավտոմատացում:  
4. Կառավարություն, անվտանգության, և կատարողականության գրանցումներ:  

---

## 1. Ինչո՞ւ սեմանտիկ որոնումը գերազանցում է բանալի բառի որոնումը

Բանալիբառի որոնումը համարում է փաստաթղթերը բառերի թուփեր: Եթե քաղաքականությունում չպարզված լինում արտահայտությունը «encryption‑at‑rest», բայց գրություն կա «data is stored using AES‑256», բանալիբառի հարցումը չի կհայտնաբերի համապատասխան ապերմանաձևը: Սեմանտիկ որոնումը, մյուս կողմից, պաշտպանում է *նշանագրությունը*՝ փոխանցելով տեքստը խտացված embed‑ներով: Embed‑ները ամրագրում են սեմանտիկ կերպով նմանատիպ արտահայտությունները մոտակա վեկտորային տարածքում, թույլ տալով շարժիչին վերականգնել «AES‑256 encryption» հատվածը, երբ հարցումից կախված է «encryption‑at‑rest»:

### Լավմուտք συμոցի աշխատավարձի համար

| Օպույթ | Ավանդական բանալիբառի որոնում | Սեմանտիկ որոնում |
|--------|------------------------------|-------------------|
| Հիշողություն սինոնիմների միջոցով | ցածր | բարձր |
| Աղբյուրների և կարճագրությունների կիրառում | դունչ | Համացանցային |
| Լեզվի տարբերակողություն (օրին., “data‑retention” vs “record‑keeping”) | բաց է | հասուն |
| Բազմալեզվի աջակցում (բազմալեզու մոդելներով) | առանձին ինդեքսներ | Միասին վեկտորային տարածք |

Բարձր հիշողությունը ուղղակիորեն կուրսում է բացի մնացած ապատեղեկատվության քանակը, ինչը նշանակում է՝ վերահսկիչները կստանան ավելի լրիվ պատասխաններ, իսկ կոմպլայանսի թիմը ծախսում է քիչ ժամանակ «բացված փաստաթղթի» հետպարապղման վրա:

---

## 2. Կառուցված՝ Սիմանտիկ Ապատեղեկատվության Շրջանագիծ

Ստորև ներկայացված է ապատեղեկատվության վերականգման շղթի բարձր‑աստիճանային սխեման: Օդը՝ ուղղված modular է, որպեսզի յուրաքանչյուր բաղադրիչը լինի փոխարինված, երբ տեխնոլոգիան առաջընթացներ:

```mermaid
flowchart TD
    A["Document Sources"] --> B["Ingestion & Normalization"]
    B --> C["Chunking & Metadata Enrichment"]
    C --> D["Embedding Generation\n(LLM or SBERT)"]
    D --> E["Vector Store\n(Pinecone, Qdrant, Milvus)"]
    E --> F["Semantic Search API"]
    F --> G["RAG Prompt Builder"]
    G --> H["LLM Generator\n(Claude, GPT‑4)"]
    H --> I["Answer with Citations"]
    I --> J["Procurize UI / API"]
```

### 2.1 **Փաստաթղթի աղբյուրներ**

- **Քաղաքականությունների պահարան** (Git, Confluence, SharePoint)  
- **Վերահսկման զեկույցներ** (PDF, CSV)  
- **Տնօրենների համակարգեր** (Jira, ServiceNow)  
- **Հաղորդակցման ալիքներ** (Slack, Teams)  

### 2.2 **Ելքի և Նորմալիզացման պրոցես**

Ներմուծման ETL‑ը դուրս է հանել նրանք հիմնված ֆայլերը, վերածում է իրանցը պարզ տեքստ (OCR‑ով հիմնված PDF‑ների դեպքում) և հեռացնում անհամապատասխան ռևիզիա: Նորմալիզացիային ներառում են՝

- Անձնային տվյալների հեռացում (DLP‑մոդելը)  
- Սրոսի metadata-ի ավելացում (դոկումենտի տեսակը, տարբերակը, ով որ)  
- Թարմագորում հարաբերական շրջանակներ (SOC 2, ISO 27001, GDPR)  

### 2.3 **Ձրանցում և Metadata‑բարձրացում**

Մեծ փաստաթղթեր բաժանվում են 200‑300 բառերի նախատեսված հատվածների: Յուրաքանչյուր հատվածը հարուստ metadata – ծնողների փաստաթղթի, իսկ նաև սեմանտիկ պիտակներով (zero‑shot classifier) – օրինաչափ՝ `"encryption"`, `"access‑control"`, `"incident‑response"`:

### 2.4 **Embed‑ների գեներացում**

| Մոդել | Ոճ |
|-------|-----|
| **Բաց‑կոդ SBERT / MiniLM** | ցածր արժեք, on‑prem, արագ inference |
| **Փրովայդրական LLM embed‑ներ (OpenAI text‑embedding‑ada‑002)** | Բարձրորակ, API‑անդամ, պուրձտ-պրոցակցված (տոկեն) |

Embed‑ները պահվում են **վեկտորային տվյալների բազայում**, որը աջակցում է՝ մոտակա հարևանների (ANN) որոնում: Հռչակագիծ՝ **Pinecone**, **Qdrant**, կամ **Milvus**: Բազան ավելացնում է է հատկագրագիր metadata՝ filtering‑ի համար:

### 2.5 **Սեմանտիկ որոնման API‑ը**

Երբ օգտվողը (կամ ավտոմատ workflow) հարցնում է, հարցը embed‑վում է նույն մոդելի միջոցով, ապա ANN‑ը վերադարձնում է top‑k համապատասխան հատվածները: Կարող եք կիրառել լրացուցիչ ֆիլտրեր՝ «մոտակա Q3‑2024 փաստաթղթեր» կամ «պետք է լինի SOC 2»:

### 2.6 **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**

Վերականգված հատվածները տեղադրվում են prompt‑template‑ում, որն հրավիրում է LLM‑ին՝

1. **Սինտեզի** համակրկիտ պատասխանը  
2. **Հղել** յուրաքանչյուր ապատեղեկատվություն markdown‑հղումով (օր․ `[1]`)  
3. **Վավերացնել** պատասխանը՝ դիմելով պահանջվող կարգի  

**Prompt-ի օրինակ**.

```
You are a compliance assistant. Use the following evidence snippets to answer the question. Cite each snippet using the format [#].

Question: How does the platform encrypt data at rest?

Evidence:
[1] "All data stored in S3 is encrypted with AES‑256 using server‑side encryption."
[2] "Our PostgreSQL databases use Transparent Data Encryption (TDE) with a 256‑bit key."

Answer:
```

LLM‑ի պատասխանը դառնում է վերջնական պատասխան, որը երևում է Procurize‑ում,՝ պատրաստ reviewer‑ի հաստատման համար:

---

## 3. `Procurize`‑ի հետ ինտեգրումը

`Procurize`‑ը արդեն առաջարկում է **questionnaire hub**, որտեղ յուրաքանչյուր հարցի համար կարելի է կապել փաստաթղթի ID. Սեմանտիկ շարժիչը ավելացնում է նոր **«Auto‑Fill»** կոճակ:

### 3.1 Workflow‑ի քայլերը

1. **Օգտվողը ընտրում է հարց**, օրինակ՝ “Describe your backup retention policy”.  
2. `Procurize`‑ը ուղարկում է հարցի տեքստը **Semantic Search API**‑ին.  
3. Շարժիչը վերադարձնում է top‑3 հատվածները և **LLM‑ով գեներացված պատասխանը**.  
4. UI‑ը ցույց է տալիս պատասխանը, որը կարելի է խմբագրել inline‑ով, ներառելով citation‑ների հղումները.  
5. Հաստատմանց հետո պատասխանը և դրա source ID‑ները պահվում են `Procurize`‑ի audit log-ում, ապահովելով provenance‑ը:

### 3.2 Ռեալ‑ժամանակի ազդեցություն

Մյուս դեպք (ներքին) ցույց է տալիս **72 % նվազեցում** պատասխանների միջին ժամանակի՝ 12 րոպեների ձեռքով փնտրումից մինչև 3 րոպե AI‑աջակցված խմբագրումն: Ճշգրիտությունը՝ ըստ աուդիտորի հետագծի, բարելավվել է **15 %**, հիմնականում բացված ապատեղեկատվությունների պակասից:

---

## 4. Կառավարություն, անվտանգության, և կատարողականություն

### 4.1 Անտրաժեշտ տվյալների պահպանություն

- **Encryption‑at‑rest** վեկտորային փորձածարանում (բազաները ներառում են սեփական encryption)  
- **Zero‑trust** ցանց API‑ների համար (mutual TLS)  
- **Role‑based access control (RBAC)**՝ միայն կոմպլայանսի ինժեներ կարող են օգտագործել RAG‑ը  

### 4.2 Մոդելների թարմացում

Embed‑ի մոդուլները պետք է լինեն versioned. Նոր մոդել տեղադրման դեպքում անհրաժեշտ է קאַמինեիդի re‑indexing, որպեսզի սեմանտիկ տարածքը լինի համընկած: Նոր փաստաթղթեր կարող են ինքպատրաստված re‑indexing-ի միջոցով ինքդ գիշերվա աշխատանքներով:

### 4.3 Լատենցի չափավորներ

| Կազմող | Սովորական լատենց |
|--------|-------------------|
| Embed‑ի գեներացում (եկական հարցում) | 30‑50 ms |
| ANN որոնում (top‑10) | 10‑20 ms |
| Prompt կազմումը + LLM պատասխանը (ChatGPT‑4) | 800‑1200 ms |
| End‑to‑end API կանչ | < 2 seconds |

Այս թվերը բավարարում են ինտերակտիվ UI‑ի սպասումներին: Խմբագրման համար (օրին., ամբողջական հարցաթերթի մեկական գեներացիա) կարիք է Parallelisation‑ի pipeline‑ում:

### 4.4 Audit և բացատրելիություն

Կամայական պատասխանի հետ կապված citation‑ները հնարավորություն են տալիս **պատմելու provenance‑ը** անմիջապես: Հետագաիվս, վեկտորային բազաները գրանցում են հարցի embed‑ները, թույլատրում են «why‑this‑answer» դիտումներ՝ UMAP‑ի միջոցով պատկերով ցույց տալու, ինչը բարձրացնում է վստահվածությունը համատեղողների համար:

---

## 5. Անպայման բարելավումներ

1. **Մուլտիլինգուալ Retrieval** – լեզվի տեղաբաշխված մոդելներով (LASER)՝ գլոբալ թիմերի համար։  
2. **Feedback Loop** – reviewer‑ների խմբագրումները կիրառում են որպես տրենինգի տվյալներ՝ LLM‑ի բաժանման համար:  
3. **Dynamic Policy Versioning** – Git‑hooks‑ի միջոցով փաստաթղթի փոփոխություններ քվեարկել և միայն փոփոխված հատվածները re‑indexել:  
4. **Risk‑Based Prioritization** – միերובלելով ռիսկի գնահատման մոդելը, որպեսզի առավել կարևորման հարցերը առաջինը հայտնվեն:

---

## 6. Մեծացման ուղեցույց. Գործնական պլան

1. **Կարգավորեք վեկտորային տվյալների բազա** (օրինակ՝ Qdrant Docker‑ով):  
2. **Ընտրեք embed‑ի մոդել** (`sentence‑transformers/paraphrase‑multilingual‑MPNET‑base‑v2`):  
3. **Կառուցեք ներբեռնելը**՝ `langchain` կամ `Haystack`‑ով:  
4. **Իրադարձէ API** (FastAPI)՝ տրամադրելով `/search` եւ `/rag` endpoint‑ները:  
5. **Ինտեգրեք `Procurize`‑ի հետ**՝ webhooks կամ UI‑plugin‑ի միջոցով:  
6. **Մոնիտորինգ**՝ Prometheus + Grafana dashboard‑ներով latency‑ի և սխալների համար:

Ցանցելով այս քայլերը, SaaS կազմակերպությունը կարող է մեկ շաբաթվա ընթացքում կազմավորել արտադրանք‑չափի սեմանտիկ ապատեղեկատվության շարժիչ, ձեռք բերելով անմիջական ROI՝ հարցաթերթերի ընթացիկ ժամանակի արդյունավետության մինիմալում:

---

## 7. Եզրակացություն

Սեմանտիկ որոնումը և վեկտորային տվյալների բազաները հնարավորություն են տալիս փոխել անվտանգության հարցաթերթերի ավտոմատացման ռևողությունները: Բանալի բառի փնտրումից հեռանում՝ նշանակում է՝:

- **Արագեցնել** պատասխանների տրամադրման տոկոսը րոպեից վայրկեանը:  
- **Բարձրացնել** ճշգրտությունը՝ ավտոմատ citation‑ների միջոցով:  
- **Ապահովել** անհավասարությունը՝ շարունակական, audit‑նագումար provenance‑ով:

Երբ այս հնարավորությունները ներդրվում են `Procurize` պլատֆորմի մեջ, կոնֆորմանսի ֆունկցիան դասում է «բ bottle neck» տեղից, հայեցողված «strategic accelerator»՝ հնարավորություն տալով արագացող SaaS բիզնեսների համար համակարգերին փակել ավելի արագ, բավարարել աուդիտորների պահանջները ամբողջական և հարմարեցնելու կարգի փոփոխությունները՝ առանց ծանրաբեռնվածության: