
# ინტელექტის მხარდაჭერით ადაპტიული კითხვარის ორგანიზება რეალურ დროში მომწოდებლის შესაბამისობისთვის

მომწოდებლის უსაფრთხოების კითხვარები, შესაბამისობის აუდიტები და რეგულაციურ შეფასებებს SaaS კომპანიებისთვის ცხოვრება اليومية ბოტლეკი გახდება. საფუძვლასთან წყნარი რაოდენობა ფრეიმქორნი—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC, და დაჭერილი დათარგმნილი ინდუსტრიული სია—უგულებით უსაფრთხოების და იურიდიული გუნდები არაფერი არ იძლევიან დროის გაცვლისას, იმელი‑პობს, ვერსიების ბეჭდვების დასაცავად და დაკარგული წყაროების დევიანტაჟისას.  

**Procurize AI** ამ პეინის წერტილს ეძულებს ერთიან პლატფორმით, თუმცა შემდეგი ევოლუციის სახით არის **ადაპტიული კითხვარის ორგანიზაციის იન્જინი (AQOE)**, რომელიც შერეულად ახდენს გენერაციული AI, გრაფიკული ცოდნის წარმოდგენით, და რეალურ‑დროში სამუშაო ავტომატიზაციით. აღნიშნული სტატია შთამომავლად გადის არქიტექტურაზე, ძირითად ალგორითმებზე და პრაქტიკულ სარგოზე AQOE‑ის, რომელიც შეიძლება იყოს დანარჩენ Procurize‑ის სტეკზე დამატებული.

---

## 1. რატომ საჭიროა სპეციალურ დონეზე ორგანიზაციის ფნება

| გამოწვევა | ტრადიციული მიდქანი | შესაძლებლობა |
|-----------|------------------------|-------------|
| **განახლებული მონაცემის წყაროები** | დოკუმენტების მენუული ატვირთული, ცხრილები, განდებული ბილიკები | მონაცემის სილოები, დუბლიკაციები, დამყოფი მტკიცებლები |
| **სტატიკური გადანაწილება** | წინასწარ განსაზღვრული ცხრილების მიხედვით (ქვითრ, ISO, …) | გირემი სპეციალობის პრობლემა, დიდია დროის დაცვა |
| **ერთჯერადი AI გენერაცია** | LLM‑ის პრոմტ‑ის ერთჯერალი გენერაცია, საპასუხო წყობა | უკუკავშირი ვერია, სისწორე სიზუსტის მიხედვით გაჩერებული |
| **შესრულების შეშლილება** | რეგულარული მენუული მიმოხილვები | რეგულაციიდან დაბრუნებული შეცდომები, აუდიტის რისკი |

ორგანიზაციის ფენა შეუძლია **დინამიკურად გადანაწილოს**, **უწყვეტად გაიზარდოს ცოდნა**, და **დამატებული უკუკავშირი** AI‑ის გენერაციისა და ადამიანის დამოწმებაზე – ყველანაირ რეალურ დროში.

---

## 2. მაღალი დონით არქიტექტურა

```mermaid
graph LR
  subgraph "Input Layer"
    Q[Questionnaire Request] -->|metadata| R[Routing Service]
    Q -->|raw text| NLP[NLU Processor]
  end

  subgraph "Core Orchestration"
    R -->|assign| T[Task Scheduler]
    NLP -->|entities| KG[Knowledge Graph]
    T -->|task| AI[Generative AI Engine]
    AI -->|draft answer| V[Validation Hub]
    V -->|feedback| KG
    KG -->|enriched context| AI
    V -->|final answer| O[Output Formatter]
  end

  subgraph "External Integrations"
    O -->|API| CRM[CRM / Ticketing System]
    O -->|API| Repo[Document Repository]
  end
```

**თავადი კომპონენტები:**

1. **Routing Service** – იყენებს მსუბუქი GNN‑ს, რომ კეთილყოფის კითხვარი სექციებს შესაბამისი შიდა ექსპერტებს (უსაფრთხოების ოპერაციები, იურიდიული, პროდუქტები) განაწილოს.  
2. **NLU Processor** – იღებს ერთეულებს, მიზანსა, და შესაბამის დოკუმენტებს ნიუ‑ტექსტიდან.  
3. **Knowledge Graph (KG)** – ცენტრალური სემანტიკური საცავი, რომელიც მოდელირებს პოლიტიკებს, კონტროლებს, მტკიცებულება არტიფაქტებს, რეგულაციებთან დაკავშირებულ რუკებს.  
4. **Generative AI Engine** – Retrieval‑augmented generation (RAG), რომელიც KG‑დან და გარეთ შრომებით მოდის.  
5. **Validation Hub** – ადამიან‑ინ‑თ‑ლუპ UI, რომელიც აკავშრობს პროცედურას, რედაქტირებს, ნერვის‑სკორებს; feed‑back‑ს KG‑ში მუდმივი სწავლისათვის.  
6. **Task Scheduler** – ამსახურებს სამუშაოს პრიორიტეტებს SLA‑ებით, რისკ‑სკორებით, როსურსის განლაგებით.  

---

## 3. ადაპტიული გადანაწილება გრაფიკული ნეირონული ქსელებით

ტრადიციული გადანაწილება იყენებს სტატიკური ცხრილებს (“SOC 2 → უსაფრთხოების ოპერაციები”). AQOE ცვლის ამას **დინამიკური GNN**‑ით, რომელიც იღებს:

* **კვანძის თვისებებს** – ექსპერტის უნარები, დასაქმებულის დატვირთვა, ისტორიული სისწორე, სერტიფიკატის დონე.  
* **ყმა‑ქსელის წონა** – საგულისხმობის მსგავსება კითხვარის თემასთან.  

GNN‑ის იგნა ქრონიკ ჯოჭში ათებს მილი გისულას, რაც იძლევა **რეოლ-ტაიმ  განაწილებას**, მიუხედავად ახალი კითხვარის ტიპის არსებობის. დროთა განმავლობაში, მოდელი ფენენებს მიღებული უკუკავშირებით Validation Hub‑ის (მაგ. “ექსპერტ A‑მა 5% AI‑გან გენერირებულ პასუხებს გაუკეთა კორექცია → ნდობის ზრდა”).

### GNN‑ის მაგალითი პსევდოკოდ (Python‑სტილი)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inference
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

მოდელი ყოველ ღამეს **რადი-ტრენინგს** გადის უახლესი გადამოწმების მონაცემებით, რომ გადანაწილების გადაწყვეტილებები დატვირთული გუნდებთან განახლებული იყოს.

---

## 4. ცოდნის გრაფი როგორც ერთამრნი წყარო

**KG** შენახავს სამ ძირითად entit-ტის ტიპებს:

| ელემენტი | მაგალითი | ურთიერთობები |
|----------|------------|---------------|
| **პოლიტიკა** | “მცვანება მონაცემის დასაინქრირება” | `enforces` → კონტროლი, `mapsTo` → ფრეიმქორნი |
| **კონტროლო** | “AES‑256  დასაინქრირება” | `supportedBy` → ინსტრუმენტი, `evidencedBy` → არტიფაქტი |
| **არქტიფაქტი** | “CloudTrail ლოგი (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → სისტემა, `validFor` → პერიოდი |

ყველა ელემენტი **ვერსიაა**, რაც შეუცვალო აუდიტის ტრავის საშუალებას აძლევს. KG‑ის შიდა დატვირთვა სისტემის **property graph**‑ით (მაგ. Neo4j) temporal indexing‑ით უზრუნველყოფილი, რაც იძლევა კითხვას:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

რ Þegar AI‑ის აცილება, იგი აკეთებს **კონტექსტუალური KG‑ის საძიებო** სიაზე, რათა შეძლოს უახლესი, შესაბამისი არტიფაქტები, შედეგად ჰალუცინაციებზე მოხდენა.

---

## 5. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) პროცესი

1. **კონტექსტის მოძიება** – სემანტიკური ძიება (ვალკერეთა მსგავსება) KG‑სა და გარე დოკუმენტის საცავზე TOP‑k.  
2. **პრომპტის შემოღება** – სისტემამ ქმნის სტრუქტურირებულ პრომპტაზე:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **LLM გენერაცია** – ფინი‑ტიუნირებული LLM (მაგ. GPT‑4o) ქმნის ძველი პასუხს.  
4. **პოსტ‑პროცესორება** – შექმნის **Fact‑checking მოდული**, რომელიც გადამოწმებს ყოველ განცხადებას KG‑ში. ნებისმეტი გარემოში, **მდგომარეობა კი** მიმართება ადამიან‑ს.

### ნდობის შეფასება

ყოველი გენერირებულ პასუხს აქვს **confidence‑score**, რომელიც მიიღება:

* Retrieval‑relevance (cosine similarity)  
* LLM‑ის ტოკენ‑სადმი ალბათობა  
* Validation‑ის მოხსნა ისტორია  

0.85-ზე მაღალი რეიტინგები ავტომატურად დადასტურებულია; ნაკლები ქეშისით საჭიროებს ადამიან‑ს.

---

## 6. Validation Hub – ადამიან‑ინ‑თ‑ლუპ

Validation Hub არის მსუბუქი web UI, რომელიც აჩვენებს:

* პირველაკად draft‑პასუხს, მასზე highlight‑ებული მტკიცება ციტატები.  
* ინტერნეტ‑კომენტარები თითოეული მტკიცება ბლოკზე.  
* **ერთ‑დაჭერით “Approve”** – ირთვება provenance (მომხმარებელი, დრო, ნდობა).  

ყველა ურთიერთქმედება **KG‑ში** დაბრუნდება როგორც `reviewedBy`‑ის გარკვეული კავშირები, რაც ზრდის გრაფის **ადრესიად‑მოხმარებლის** მონაცემებს. ეს უკანასკნელი feed‑back‑ი ორი სწავლის პროცესი:

1. **Prompt Optimization** – სისტემა ავტომატურად ეასწორებს პრომპტ‑ტემპლეიტებს მიღებულია/დაკარგული drafts-ის მიხედვით.  
2. **KG Enrichment** – ახალი არტიფაქტები მიმოხილვის დროს (მაგ. ახალ გენერირებულ აუკონტაქტურ ანგარიშში) შეინყვება შესაბამისი პოლიტიკაზე.

---

## 7. რეალურ‑დროში Dashboard & მაჩვენებლები

რეალურ‑დროში **compliance dashboard** აჩვენებს:

* **Throughput** – კითხვარის დასრულებული რაოდენობა საათში.  
* **Average Turnaround Time** – AI‑გენერირებული vs. მხოლოდ‑ადამიანის.  
* **Accuracy Heatmap** – ნდობა ქორფის მიხედვით.  
* **Resource Utilization** – ექსპერტის დატვირთვა.

### Dashboard‑ის-სქემის მაგალითი Mermaid‑ით

```mermaid
graph TB
  A[Throughput Chart] --> B[Turnaround Time Gauge]
  B --> C[Confidence Heatmap]
  C --> D[Expert Load Matrix]
  D --> E[Audit Trail Viewer]
```

Dashboard‑ი განახლდება ყოველ 30 წამზე WebSocket‑ით, რომელიც უსაფრთხოების ლიდერებს აძლევს **გაშვებული წარმოშობის** compliance‑ის ხარისხის მიმოხილვა.

---

## 8. ბიზნეს‑დასკვნა – რა მიიღებთ

| მაჩვენველი | ადრე AQOE | შემდეგ AQOE | გაუმჯობესება |
|-------------|------------|------------|--------------|
| **საშუალო რეაგირების დრო** | 48 საათი | 6 საათი | 87 % სწრაფია |
| **ხელით რედაქტირება** | 30 წუთი ყოველი პასუხისათვის | 5 წუთი თითოეული პასუხისათვის | 83 % შემცირება |
| **Compliance Drift მოვლენები** | 4/კვარტალი | 0/კვარტალი | 100 % გადამჭნელი |
| **აუდიტის ხარვეზები, მიუხედავად მტკიცებულებების** | 2 აუდაბნოთა აუდიტის | 0 | 100 % შემცირება |

მოთხვები გათვალისწინებულია, რომ შთამოწერი მან წარდგა სამ გვერდის SaaS‑კომპანები, რომლებმა AQOE‑ის ინტეგრირებითა Procure‑ში ცხელი პერიოდის 6 თვეში.

---

## 9. რეალიზაციის გზა

1. **Phase 1 – ფენა**  
   * KG-სქემა დანიშნეთ და იმპორტირეთ არსებული პოლიტიკები.  
   * RAG‑პაიპლინი კონსტრუქცია პრიმიტი LLM‑ით.  

2. **Phase 2 – ადაპტიული გადანაწილება**  
   * დაწყება GNN‑ის తొలి ტრენინგით, ისტორიული დავალებების მიხედვით.  
   * ინტეგრაცია Task Scheduler‑ის პროგრამებზე და ბილიკებზე.  

3. **Phase 3 – Validation Loop**  
   * Validation Hub UI‑ის გაშვება.  
   * უკუკავშირის აღება და KG‑ის მუდმივი გაფართოების დაწყება.  

4. **Phase 4 – Analytics & Scaling**  
   * რეალურ‑დროში Dashboard‑ის შექება.  
   * ოპტიმიზაცია მრავალ‑ტენანტის SaaS‑გარემოებზე (role‑based KG‑პარტიციები).  

Მირაღდენად: **12 კვირა** Phase 1‑2, **8 კვირა** Phase 3‑4.

---

## 10. მომავალის მიმართულებები

* **Federated Knowledge Graphs** – განრძნოთ ანონიმიზირებული KG‑ის ქვესქემები პარტნიორ-ორგანიზაციებს, მონაცემის სუვერნიტეტის დაცვისას.  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – კრიპტოგრაფიული დადასტურება არტიფაქტის არსებობაზე, უწყვეტი დოკუმენტის გაცნობის გარეშე.  
* **Multimodal Evidence Extraction** – OCR, იმેજის კლასიფიკაცია, აუდიო ტრანსქრიფციის ინტეგრაცია, რათა შევიღალოთ სკრინშოტები, არქიტექტურული დიაგრამები, რეკორდული compliance‑ტურები.  

ეს განვითარებები AQOE‑ს გადამრთარით **პროდუქტიულ ბირთვას** დამოუკიდებლად, სტრატეგიულ სანდარგული‑ინტელიგენციის ინსტრუმენტად.

---

## 11. Procurize‑ის AQOE‑ის დაწყება

1. **დარეგისტრირდით** Procurize‑ის ტრაილისთვის და აკტივაით **“Orchestration Beta”** ქეთქი.  
2. **იმპორტირეთ** არსებული პოლიტიკების რეპozიტორია (PDF, Markdown, CSV).  
3. **გამოწერეთ** ფრეიმქორნები KG‑ის კვანძებზე ორნერ‑wizard‑ის საშუალებით.  
4. **მოაწოდეთ** თქვენი უსაფრთხოების და იურიდიული ექსპერტები; განსაზღვრეთ ისინი სპეციალობის ტეგ‑ებით.  
5. **შექმენით** პირველი კითხვარის მოთხოვნა და დაიხედეთ, როგორ ავტომატურად დანიშნავს, შექმნის, და დადასტურებს სისტემამ.

დოკუმენტაციები, SDK‑ები, და Docker‑Compose-ის მაგალითები ამერობით **Procurize Developer Hub**‑ში.

---

## 12. დასკვნა

ადაპტიული კითხვარის ორგანიზაციის იન્જინი (AQOE) მარტივად გადაქვს ქაოტური, მენუული პროცესი **საერთოქრი AI‑დამთავრებული workflow‑ის**, რომელიც ურთიერთობა გრაფიკული ცოდნის, რეალურ‑დროში გადანაწილება, და მუდმივი ადამიან‑ინ‑თ‑ლუპ‑ის უკუკავშირით. ორგანიზაციები შეძლავენ პასუხის დროის შემცირებას, ხარისხის ზრდას, აუდიტის ტრაის‑მარტივე პროვინციის უზრუნველყოფასა, ყველა დროის ნაკადის შესანიშნაობის მქონეთ.

**AQOE**‑ის ღილაკის სათვალდებულება – მოქნილი, ავტომატიზებული, შემოწმებული compliance‑ის პრაკტიკური გავლენა. გახდით AQOE‑ის გამოყენებით რეაქტიული კითხვარის დამუშავებისთვის, ზრდის **პროსავტიული compliance‑ინტელიგენციის** ფარგიში.

იყავით მომზადებული – გადახედეთ AQOE‑ის შრომის დორგენჟირია, რომ მიაწოდოთ თქვენთვის შემოთვალი compliance‑ის უფრო მაღალი დონე.