
# რეალურ დროში ნანდის სქორინგის ძრავა LLM‑ებით და ცოცხალი რეგულაციური ნაკადის

*მსოფლიოში, სადაც ღირებულებული კითხვარი გაყიდვების ლინეა მრავალმილიონად დოლარიანზე გადამწყვეტია, სიჩქე და სიზუსტე აღარ არის არჩევითი – ისინი სტრატეგიული აუცილებლობაა.*  

Procurize‑ის ახალი მოდული, **რეალურ‑დროის ნანდის‑სქორინგის ძრავა**, შეაერთებს დიდი ენის მოდელების (LLM) გენერაციულ უნარს მუდმივად განახლებული რეგულაციური ინტელექტის ნაკადით. შედეგად მიიღება **დინამიკური, კონტექსტის‑განaware ნანდის ინდექსი**, რომელიც განახლდება მაშინვე, როდესაც ახალი კანონმდებლობა, სტანდარტი ან უსაფრთხოების აღმოჩენა გამოჩნდება. ქვემოთ მეტი დეტალი გამოვყოფთ, რატომ, რა და როგორ, და როგორ შეგვიძლია მას დანერგვა compliance‑ის სასაქაო პროცესში.

---

## მასშტაბის კონტენტები
1. [რატომ მნიშვნელოვანია რეალურ‑დროის ნანდის‑სქორირება](#რატომ-იზუსტის-რეალურ-დროის-ნანდის-სქორირება)  
2. [თავი არქიტექტურული პრინციპები](#თავი-არქიტექტურული‑პრინციპები)  
   - მონაცემთა შეყვანის ფენა  
   - LLM‑მოტივირებული სავამცველი მიმოხილვა  
   - ადაპტირებადი სქორინგის მოდელი  
   - აუდიტი და გაფარტებული ინტელექტის ძრავა  
3. [მონაცემთა ნაკადის მშენებლობა](#მონაცემთა‑ნაკადის‑ქმება)  
   - რეგულაციური ნაკადის კავშირები  
   - დოკუმენტურ AI‑ის შასჭერი დამარცვა  
4. [სქორინგის ალგორითმის განმარტება](#სქორინგის‑ალგორითმის‑განმარტება)  
5. [ინტეგრაცია Procurize‑ის კითხვარის ჰუბლით](#ინტეგრაცია‑procurize‑ის‑კითხვარის‑ჰუბლით)  
6. [ოპერაციული საუკეთესო პროქტიკები](#ოპერაციული‑საუკეთესო‑პროგამრთლებელი)  
7. [უსაფრთხობა, კერძობაა და კომპლაიანსის აზროვნება](#უსაფრთხობა‑კერძო‑და‑კომპლაიანსის‑ასრები)  
8. [მომავლიოთ: მრავალ‑მოდალი, ფედერირებული, და ნანდის‑კველის გაფართოება](#მომავლიოთ‑მრავალ‑მოდალი‑ფედერირებულ‑და‑ნანდის‑კველის‑გაფართოება)  
9. [დასკვნა]  

---

## რატომ მნიშვნელოვანია რეალურ‑დროის ნანდის‑სქორირება

| Aspekti (ტკივილი) | ტრადიციული მიდგომა | რეალურ‑დროის ნანდის‑სქორირება უპირატესობა |
|-------------------|-------------------|--------------------------------------------|
| **დროულად რისკ‑ინფორმაციას** | ფინანსური თანაწყენი ანგარიშები, მექანიკური რისკ‑მანტრიცის განახლება | ღია დრო რომ შეიცავს ახალი რეგულაციეებით წყნარი ბილიკი |
| **განგანსუხტავს გამოკვლევის წყაროებზე** | ცალკეულ ცხრილებში, ელ‑ფოსტებში, ცალკე დოკუმენტებში | ერთე‑გრბწორებულ გრაფიკში შორის წესის მაგდები, აუდიტ‑ლოგები, გამტარ‑პასუხის გეგმით |
| **სובიექტიული შეფასება** | ადამიანური რისკ‑ქულები, გადატვირთული ბავი | ობიექტიული, მონაცემებით აღდგენილი ქულა გამარჯობის AI‑ით |
| **რეგულაციური გადამწყვეტი დამცოლი** | დროთა ცნობილობა ნაკლებად, ხშირად თვე‑თვიოთი | მუდმივი გადახედვა ნაკადის საშუალებით, ავტომატურ სწორება შეთავაზება |

სქურება SaaS‑ კომპანიებზე, აქ ღია უძრავი დრო, **მაღალ კომისია, ნაკლები კომპლაიანსის ღირებულება**, და **დამყიდველი‑მყიდველი‑განცხადების ბაზის‑დამაინტერესება**.

---

##თავი არქიტექტურული პრინციპები

### 1. მონაცემთა შეყვანის ფენა
- **რეგულაციური ნაკადის კავშირის** საშუალებით ცოცხალი განახლება ISO 27001, GDPR‑ის პორტალებიდან (RSS, WebHook, API)  
- **დოკუმენტურ AI‑პირდაპირი** პროცესი მანქანურ დასასრული PDF‑სა, Word‑ს, კოდის სნიპეტებს, რომ გადეთ JSON‑ს სტრუქტურით OCR‑ით, შრომის‑დადგითა, სემანტიკური ბჭიკებით.

### 2. LLM‑მოტივირებული სავამცველი მიმოხილვა
**RAG** (retrieval‑augmented generation) მოდელი შერჩევის ვექტორებით მასივსა და გასინჯავს ცალ‑ცალკე LLM‑ს (GPT‑4o). მოდელი იუზებს ნათლად, კონტექსტ‑განaware შემაჯამებელგან ყოველი კითხვარის ელემენტისათვის, თანაც მკაფიო წყაროს მითითებით.

### 3. ადაპტირებადი სქორინგის მოდელი
ჰიბრიდული **ensemble** შიდა:
- **დეტერმინისტული წესის ქულები** რეგულაციებთან მიცემული (მაგ. “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”)  
- **პრაბაბილისტიკური სანდოობის ქულები** LLM‑ის პასუხებიდან (ტოკენ‑ლოგ‑პრივლებებით).  
- **ტემპორალი ციტრალი** — ახლთია უახლესი ყველაზე მნიშვნელოვანია.

საბოლოო ნანდის‑ქული 0‑დან 1‑ის შუალედში, განახლდება თითოეული ნაკადის რითი.

### 4. აუდიტი და XAI ძრავა
ყველა ტრანსფორმაცია აღინიშნება **immut­able ledger**‑ში (შესაძლოა ბლოკ‑ჩეინის უკან). მოდული ინახვის **XAI‑ჰიტ-მაპები**, რომელიც აჩვენებს, რომელ თავაკის, დოკუმენტური ან რეგულაციური ელემენტები ყველაზე მეტი გავლენა ახდენენ.

---

## მონაცემთა ნაკადის მშენებლობა

ქვემოთ გადაინახეთ **Mermaid** დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს ნაგირისას წყაროებიდან დასასრულის ინდექსამდე.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### ნაბიჯ‑ნაბიჯ განმარტება

1. **Feed Collector** – აუთსენს რეგულაციურ განახლებებს, ნორმალიზირებულია `reg_id`, `section`, `effective_date`, `description` ფორმატში.  
2. **Document AI Extractor** – OCR‑ით (Azure Form Recognizer) აღნიშნავს დოკუმენტის სექციებს: *Control Implementation*, *Evidence Artifact* ვ. ბ.  
3. **Unified KG** – შერადის regula‑nodes, vendor‑evidence‑nodes, incident‑nodes, სამყაროში `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY` ბმული.  
4. **RAG Engine** – შთაბეჭედავს top‑k KG‑ტრიპლებს, აყენებს LLM‑ის პროპცე‑პტში, აბრუნებს პასუხს + per‑token log‑probability‑ებს.  
5. **Rule Engine** – დარტყმული ქულები ცალკე დადება, 0‑1 შუალედში.  
6. **LLM Confidence Model** – log‑probability‑ებს ცვლის კონფიდენციას (მაგ. 0.78‑0.92).  
7. **Temporal Decay** – საექსპონენციალურ `e^{-λ·Δt}` დინისტრს (Δt — დღეები).  
8. **Ensemble Combiner** – ეფექტურ მოდელს ვერთვისობს, გამოყენებით `w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`.  
9. **Immutable Ledger** – ყველა ქულდება `timestamp`, `input_hash`, `output_score`, `explanation_blob`.  
10. **Explainability UI** – აჩვენებს heat‑map‑ს ორიგინალურ დოკუმენტზე, საუკეთესო ფრაზებზე ხაზის მიხედვით.

---

## სალიკამული ალგორითმი

საბოლოო ნანდის‑ქული `T` თითოეული კითხვარის ელემენტის *i* დივიზია:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

სადაც:

- `σ` — ლოგისტიკური სიგმოიდი (0‑დან 1‑მდე).  
- `D_i` —детერმინისტული წესის ქული (0‑1).  
- `P_i` — LLM‑ის კორექტურობის ქული (0‑1).  
- `τ_i` — დროის რელევანტურობის ფაქტორი `exp(-λ·Δt_i)`.  
- `w_d, w_p, w_t` — კონფიგურირებადი დადებადი: ნაგულისხმევია 0.4, 0.4, 0.2.

**მაგალითი**  
კითხვა: “მონაცემები დადებითად AES‑256‑ით დაშიფრულა”.  

- რეგულაციის მიბმის მიხედვით (`ISO‑27001 A.10.1`) → `D = 0.9`.  
- RAG‑მოდელის კარგად‑ლოდანგი → `P = 0.82`.  
- აღმოჩენა 5 დღე ქენამს → `Δt = 5`, λ = 0.05 → `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78)
  = σ(0.36 + 0.328 + 0.156)
  = σ(0.844) ≈ 0.70
```

ქული 0.70 ქავს ძლიერი კომპლაიანსის ეტაპს, თუმცა მოგვიხსნია წყლის‑ჟანგის დროის საფუძველი, რომელიც შეიძლება საჭირო იყოს დამატებითი წარმოდგენა.

---

## ინტეგრაცია Procurize‑ის კითხვარის ჰუბლით

1. **API‑ Endpoint** – განიცადეთ სქორინგის ძრავა როგორც REST‑სერვისის (`/api/v1/trust-score`). მიიღება JSON‑ში `questionnaire_id`, `item_id`, (opts) `override_context`. იძლევა ქული და URL‑ზე აღწერა.  
2. **Webhook Listener** – Procurize‑ის ღიაის ყოველ ახალ პასუხზე POST‑ის გადაგზავნა, პასუხის შემთხვევაში მიიღება ქული + XAI‑ბმული.  
3. **Dashboard Widgets** – UI‑ში **Trust Score Card**:  
   - ქულის გიჟია (ಕೆಂಪი < 0.4, ფორთოხალი 0.4‑0.7, მწვანე > 0.7)  
   - “Last Regulatory Update” დროზე.  
   - “View Explanation” ღილაკი XAI‑ინტერფეისზე.  
4. **Role‑Based Access** – ქული გატარავს დაშიფრილ სვეტში; `Compliance Analyst`‑თან უწინარდის, ხოლო უფროსის დარგში ჩანს მხოლოდ გიჟია.  
5. **Feedback Loop** – “Human‑in‑the‑Loop” ღილაკი, მანედანლები შეიძლება გადაგზავნოთ შეპყრობილი შეცდომები, რაც შემდგომში ფეინ‑ტუნინგისათვის მოდელის აქტიურ სწავლებას იწვევს.

---

## ოპერაციული საუკეთესო პროქტიკები

| პროქტიკა | მანიშნება | რჩევა |
|----------|-----------|-------|
| **Versioned Regulatory Schemas** | სიმაღლის გამეორება, როდესაც წესი დეაქტივირებულია. | Git‑ით განთავსება, სემანტიკური ვერსიის ტეგები (`v2025.11`). |
| **Model Monitoring** | LLM‑ის გასკვერბების დეფექტის გამოვლენა. | ლოგ‑ის token‑ლეველზე სანდომება; ალარმი ღიაა როდესაც საშუალო სანდომება < 0.6. |
| **Graceful Degradation** | სისტემა მაპრიძე, როდესაც feed‑ის მიწოდება გაწვეულია. | 48‑საათი სწრაფი სნეპშოტის წარმოდგენა ლოკალურად; ახლებური დეციმალი მხოლოდ deterministic‑ით. |
| **Data Retention Policy** | GDPR‑ის შესაბამისად. | Vendor‑დოკუმენტები წაშარჯი 90 დღის შემდეგ, საბოლოოდ განახლებული ფაქტები და ქული შენახვა. |
| **Explainability Audits** | აუდიტორები ტრაინის მოთხოვნა. | ყოველ კვარტალში PDF‑audit‑ბილეტი, შედგენილი ledger‑ის მიხედვით per‑questionnaire. |

---

## უსაფრთხოება, კერძობაა და კომპლაიანსის აზროვნება

1. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) უნაკლო სავარაუდოდ** – პროვაინისთვის პროფის ცალკეა მისი proprietary‑code‑ის დამაკლებად.  
2. **Confidential Computing Enclaves** – LLM‑ის inference‑ის გაშვება SEV‑AMD ან Intel SGX‑ის შიგთავსში.  
3. **Differential Privacy** – საერთო ქულებისგან Laplace‑noise (`ε = 0.5`) გამოსაყენებლად, რათა გასცეს არ‑ინფერაციის შეტევა.  
4. **Cross‑Border Data Transfer** – Edge‑node‑ები EU, US, APAC‑ში, მოსახლეობის ლოკალური feed‑connector‑ით, დიასპორის წესის დამთავრებისათვის.

---

## მომავალივე: მრავალ‑მოდალი, ფედერირებული, და ნანდის‑ქვეხის გაფართოება

| ინოვაცია | დამატებითი შექნა | სავარაუდო გავლენა |
|----------|-------------------|--------------------|
| **Multimodal Evidence (ვიდეო, ლოგ‑სტრიმები)** | ტრანსკრიპციის ანალიზი (audio) + ლოგ‑პატერნის Mining (JSON) | მოხელსა მიიღება სახის ტრანსკრიპციის დრო > 80 %‑ით. |
| **Federated Learning Across Enterprises** | დაშიფრულ Gradient‑ებთან საერთო LLM‑ის ტრენინგი, მონაცემთა კერძობაა. | მოდელის გამძლეობა თანადამუშავდება უძრავი რეგულაციური ლექსიკონი. |
| **Blockchain‑Backed Trust Chain** | ყოველი ქულის ჰეში განთავსდება საზოგადოledger‑ზე (Polygon). | აუდიტორებისთვის შეუვებებელი მოწმობა. |
| **Self‑Healing Prompt Templates** | AI‑მონიატორინგი პროდქტის ეფექტურობასა და ავტომატური შაბლონების გადაწერა. | საჭიროება ადამიანური Prompt‑Engineering‑ის შემცირება. |
| **Roadmap** | Q2‑Q4 2026 შენიშვნა. | Implementation‑ის დაწყება. |

---

## დასკვნა

**რეალურ‑დროის ნანდის‑სქორინგის ძრავა** ტრანსფორმირებას აკაცავს რეგულაციურ‑პაჟერის პროცესი პროვინციის‑დაკმაყოფილ, მონაცემ‑მალინად. როგორც LLM‑ის აგაბრირებული ელემენტები, ცოცხალი რეგულაციები, და XAI‑ის გადამოწმება — ორგანიზაციებს აძლევს:

- **კითხვებზე პასუხის დრო წუთებში, არა დღეებში.**  
- **უწყვეტი შეუსაბამობა მუდმივი ანახებული სტანდარტებით.**  
- **გამარტივებული ადგილობრივი უნივერსალს.**  

ამ ძრავასთან ინტეგრაციით თქვენი უსაფრთხოების პროგრამა მდებარეობს **სიჩქასა, სიზუსტის და ნანდის** გადანაწილებულ ქსელში — დღევანდელი მოთხოვნისგან.

---

## იხილეთ შიდა
- [Zero‑Knowledge Proofs for Confidential Data Sharing – A Practical Guide](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Building Explainable AI for Compliance – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207...)