
# Skatinimo inžinerija patikimiems AI generuotiems saugumo klausimynų atsakymams

## Įvadas  

Saugumo klausimynai yra didelė kliūtis daugeliui SaaS įmonių. Vienas tiekėjo vertinimas gali apimti dešimtis detalių klausimų apie duomenų apsaugą, incidentų reagavimą, prieigos kontrolę ir dar daugiau. Rankinis atsakymų generavimas yra laikui imlus, linkęs į klaidas ir dažnai lemia dubliuotą darbą tarp komandų.  

Dideli kalbos modeliai (LLM), tokie kaip GPT‑4, Claude arba Llama 2, sugeba per kelias sekundes parengti aukštos kokybės naratyvinius atsakymus. Tačiau tiesiogiai taikant šią galią klausimynui retai pasiekiami patikimi rezultatai. Žali išvestys gali nusigręžti nuo politikos kalbos, praleisti svarbias pastraipas arba sugalvoti įrodymus, kurių neegzistuoja.  

**Skatinimo inžinerija** – disciplinuotas praktikos metodas, kai kuriamas tekstas, kuris vadovauja LLM – sujungia žalią generacinę gebą su griežtais atitikties standartais, kurių reikalauja saugumo komandos. Šiame straipsnyje išsklaidysime pakartotinį skatinimo inžinerijos sistemą, kuri paverčia LLM patikimu asistentu saugumo klausimynų automatizavimui.  

Apžvelgsime:

* Kaip įsklausos tekstą tiesiogiai įterpti politikos žinias  
* Technikas, leidžiančias kontroliuoti toną, ilgį ir struktūrą  
* Automatizuotas patikrinimo kilpas, kurios išvengia neatitikimų iki auditorų peržiūros  
* Integracijos modelius platformoms, tokioms kaip Procurize, įskaitant „Mermaid“ darbo srauto diagramą  

Po šio vadovo skaitytojai turės konkretų įrankių rinkinį, kurį galės iš karto pritaikyti, sumažindami klausimyno atsakymo laiką 50 % – 70 % ir pagerindami atsakymų tikslumą.

---

## 1. Skatinimo aplinkos supratimas  

### 1.1 Skatinimo tipai  

| Skatinimo tipas | Tikslas | Pavyzdys |
|-----------------|----------|----------|
| **Kontekstinis skatinimas** | Suteikia LLM reikalingus politikos ištraukas, standartus ir apibrėžimus | “Žemiau pateikta ištrauka iš mūsų [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) politikos apie duomenų šifravimą poilsio metu…” |
| **Instrukcinis skatinimas** | Nurodo modeliui, kaip turi būti formatuojamas atsakymas | “Parašykite atsakymą trijuose trumpuose paragrafuose, kiekvienas prasideda **paryškintu** antrašte.” |
| **Apribojimo skatinimas** | Nustato griežtus apribojimus, pvz., žodžių skaičių arba draudžiamus terminus | “Neviršykite 250 žodžių ir nenaudokite žodžio ‘galbūt’.” |
| **Patikrinimo skatinimas** | Generuoja kontrolinį sąrašą, kurį atsakymas turi atitikti | “Po atsakymo sukūrimo, išvardinkite bet kokias politikos sekcijas, kurios nebuvo paminėtos.” |

Patikima klausimyno atsakymų procesas dažniausiai susieja kelis iš šių skatinimo tipų viename užklausoje arba naudoja daugiapakopį požiūrį (skatinimas – atsakas – perskatinimas).

### 1.2 Kodėl vieno žingsnio skatinimai nepavyksta  

Naïvus vieno žingsnio skatinimas, pvz., *„Atsakykite į šį saugumo klausimą“*, dažnai sukuria:

* **Trūkumą** – svarbios politikos nuorodos praleidžiamos.  
* **Halucinaciją** – modelis išgalvoja kontrolės priemones, kurios neegzistuoja.  
* **Nenuoseklų kalbėjimą** – atsakymas naudoja neformalią kalbą, nesuderinamą su įmonės atitikties tonu.  

Skatinimo inžinerija sumažina šias rizikas, suteikdama LLM tikslią informaciją ir prašydama savižvaldyti savo išvestį.

---

## 2. Skatinimo inžinerijos sistemos kūrimas  

Žemiau pateikiama žingsnis po žingsnio sistema, kurią galima įkoduoti į bet kurią atitikties platformą.

### 2.1 Žingsnis 1 – Gauti susijusias politikos ištraukas  

Naudokite ieškoma žinių bazę (vektorinį saugyklą, grafų DB arba paprastą raktinių žodžių indeksą), kad ištrauktumėte svarbiausias politikos sekcijas.  
*Pavyzdinė užklausa*: “šifravimas poilsio metu” + “[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)” arba “SOC 2 CC6.1”.

Rezultatas gali būti:

```
Politikos fragmentas A:
„Visi gamybos duomenys turi būti šifruojami poilsio metu naudojant AES‑256 arba lygiavertį algoritmą. Šifravimo raktai keičiamasi kas 90 dienų ir saugomi aparatinės saugos modulyje (HSM).“
```

### 2.2 Žingsnis 2 – Sukurti skatinimo šabloną  

Šablonas, kuris sujungia visus skatinimo tipus:

```
[KONTEKSTAS] 
{Politikos fragmentai}

[INSTRUKCIJA] 
Jūs esate atitikties specialistas, rengiantis atsakymą į saugumo klausimyną. Tikslinė auditorija – vyresnysis saugumo auditorius. Laikykitės šių taisyklių:
- Ten, kur įmanoma, naudokite tiksliai politikos fragmentų kalbą.
- Strukturą sudarykite iš trumpų įžangos, išsamios dalies ir glaustos išvados.
- Kiekvieną politikos fragmentą cituokite su nuorodos žyma (pvz., [Fragmentas A]).

[KLAUSIMAS] 
{Saugumo klausimo tekstas}

[APRIBOJIMAS] 
- Maksimaliai 250 žodžių.
- Nenaudokite jokių kontrolės priemonių, kurių nėra fragmentuose.
- Baigkite teiginiu, patvirtinančiu, kad įrodymai gali būti pateikti pagal užklausą.

[PATIKRINIMAS] 
Atsakymo pabaigoje išvardinkite bet kokius politikos fragmentus, kurie nebuvo naudojami, ir bet kokius naujus terminus, kurie buvo įvesti.
```

### 2.3 Žingsnis 3 – Siųsti LLM  

Perduokite sukonstruotą skatinimą pasirinktai LLM per jos API. Dėl pakartotinumo nustatykite `temperature = 0.2` (maža atsitiktinumo dalis) ir `max_tokens` atitinkamai pagal žodžių limitą.

### 2.4 Žingsnis 4 – Analizuoti ir patikrinti atsakymą  

LLM grąžina dvi sekcijas: **atsakymą** ir **patikrinimo kontrolinį sąrašą**. Automatizuotas skriptas tikrina:

* Ar visi reikalaujami fragmentų žymėjimai yra pateikti.  
* Ar nėra naujų kontrolės pavadinimų (palyginkite su leidžiamu sąrašu).  
* Ar žodžių skaičius atitinka apribojimą.

Jei bet kuri taisyklė nepatenkinama, skriptas inicijuoja **perskatinimą** su grįžtamuoju ryšiu:

```
[GRĮŽTAMASISTAS]
Praleidote fragmentą B ir įvedėte terminą „dinaminis rakto sukimas“, kuris nėra mūsų politikoje. Prašome peržiūrėti atsakymą.
```

### 2.5 Žingsnis 5 – Pridėti įrodymų nuorodas  

Po sėkmingos patikrinimo, sistema automatiškai prideda nuorodas į patvirtinančius įrodymus (pvz., šifravimo rakto sukimo žurnalus, HSM sertifikatus). Galutinis išvestis saugoma Procurize įrodymų centre ir tampa matoma peržiūrintiems.

---

## 3. Realus darbo srauto diagrama  

Žemiau pateikta „Mermaid“ diagrama vizualizuoja visą procesą tipinėje SaaS atitikties platformoje.

```mermaid
graph TD
    A["Vartotojas pasirenka klausimyną"] --> B["Sistema ištraukia susijusias politikos fragmentus"]
    B --> C["Skatinimo kūrėjas surenka daugiapakopį skatinimą"]
    C --> D["LLM generuoja atsakymą + patikrinimo kontrolinį sąrašą"]
    D --> E["Automatinis validatorius nagrinėja kontrolinį sąrašą"]
    E -->|Praėjo| F["Atsakymas išsaugomas, pridedamos įrodymų nuorodos"]
    E -->|Nesutiko| G["Perskatinimas su grįžtamuoju ryšiu"]
    G --> C
    F --> H["Peržiūrintys mato atsakymą Procurize skydelyje"]
    H --> I["Auditų procesas baigtas, atsakymas eksportuojamas"]
```

Visi mazgų pavadinimai yra lietuviškai.

---

## 4. Pažangios skatinimo technikos  

### 4.1 „Few‑Shot“ demonstracijos  

Pateikdami kelis *pavyzdinius* klausimų‑atsakymų poras skatinime, galite ženkliai pagerinti nuoseklumą. Pavyzdys:

```
Pavyzdys 1:
K: Kaip apsaugote duomenis perkeliamą?
A: Visi duomenys perkeliamas yra šifruojami naudojant TLS 1.2 arba aukštesnį protokolą, su „forward‑secrecy“ šifrais. [Fragmentas C]

Pavyzdys 2:
K: Apibūdinkite savo incidentų reagavimo procesą.
A: Mūsų incidentų reagavimo planas remiasi [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) (NIST 800‑61) struktūra, apima 24‑valandų eskalacijos langą ir peržiūrimas du kartus per metus. [Fragmentas D]
```

LLM dabar turi konkretų stilių, kurio imtis.

### 4.2 „Chain‑of‑Thought“ skatinimas  

Skatinkite modelį „galvoti žingsnis po žingsnio“ prieš atsakydamas:

```
Pagalvokite, kurie politikos fragmentai tinka, juos išvardinkite, tada suformuokite atsakymą.
```

Tai sumažina halucinacijas ir suteikia skaidrų mąstymo taką, kurį galima registruoti.

### 4.3 „Retrieval‑Augmented Generation“ (RAG)  

Vietoj iš anksto ištraukti fragmentus, leiskite LLM per generavimą tiesiogiai užklausti vektorinę duomenų bazę. Šis požiūris tinka didelėms ir nuolat kintančioms politikos kolekcijoms.

---

## 5. Integracija su Procurize  

Procurize jau siūlo:

* **Politikos saugyklą** (centralizuota, versijomis kontroliuojama)  
* **Klausimyno stebėjimą** (užduotys, komentarai, auditų takelis)  
* **Įrodymų centrą** (failų saugykla, automatinis susiejimas)  

Skatinimo inžinerijos pipeline integravimas reikalauja trijų pagrindinių API iškvietimų:

1. `GET /policies/search` – gauti fragmentus pagal raktažodžius, išskirtus iš klausimyno klausimo.  
2. `POST /llm/generate` – išsiųsti sukonstruotą skatinimą ir gauti atsakymą + patikrinimo kontrolinį sąrašą.  
3. `POST /questionnaire/{id}/answer` – pateikti patvirtintą atsakymą, pridėti įrodymų URL ir pažymėti užduotį kaip užbaigtą.

Lengvas Node.js „wrapper“ galėtų atrodyti taip:

```javascript
async function answerQuestion(questionId) {
  const q = await api.getQuestion(questionId);
  const fragments = await api.searchPolicies(q.keywords);
  const prompt = buildPrompt(q.text, fragments);
  const { answer, verification } = await api.llmGenerate(prompt);
  if (verify(verification)) {
    await api.submitAnswer(questionId, answer, fragments.evidenceLinks);
  } else {
    const revisedPrompt = addFeedback(prompt, verification);
    // rekursija arba ciklas, kol patikrinimas praeis
  }
}
```

Įjungus šį komponentą į Procurize naudotojai galės paspausti *„Automatiškai generuoti atsakymą“* ir stebėti, kaip progreso juosta pereina per diagramoje aprašytus etapus.

---

## 6. Sėkmės matavimas  

| Rodiklis | Pradinė būklė | Tikslas po skatinimo inžinerijos |
|----------|----------------|-----------------------------------|
| Vidutinis atsakymo kūrimo laikas | 45 min | ≤ 15 min |
| Žmoninių pataisų dažnis | 22 % | ≤ 5 % |
| Politikos nuorodų atitikimas (žymos) | 78 % | ≥ 98 % |
| Auditoriaus pasitenkinimo įvertinimas | 3.2/5 | ≥ 4.5/5 |

Šiuos KPI galima surinkti per Procurize analitikos skydelį. Nuolatinė stebėsena leidžia tobulinti skatinimo šablonus ir politikos fragmentų atranką.

---

## 7. Kliūtys ir kaip jų išvengti  

| Kliūtis | Simptomai | Sprendimas |
|----------|-----------|------------|
| Per didelė fragmentų dalis skatinime | Atsakymas nukrypsta, LLM atsako lėtai | Įdiekite svarbumo slenkstį (pvz., kosinusinis panašumas > 0.78) prieš įtraukiant fragmentą |
| Ignoruojamas modelio „temperature“ parametras | Kartais kūrybingos, bet netikslios išvestys | Stipriai apribokite `temperature` iki 0.1‑0.2, kai kalbama apie atitiktį |
| Nesaugojamas politikos fragmentų versijos | Atsakymai cituoja pasenusias nuostatas | Saugo fragmentus su versijos ID ir taikykite tik „naujausią“ politiką, nebent aiškiai reikalaujama kitaip |
| Vieno patikrinimo pakopa | Praleidžiami retai pasitaikantys neatitikimai | Po pirminio patikrinimo vykdykite antrinę taisyklių variklio analizę (pvz., regex patikrinimus dėl draudžiamų terminų) |

---

## 8. Ateities kryptys  

* **Dinaminis skatinimo optimizavimas** – naudoti sustiprintą mokymą, kad automatiškai koreguotų skatinimo formuluotes pagal ankstesnių sėkmės rodiklius.  
* **Daugių LLM ansambliai** – vienu metu klausti kelių modelių ir pasirinkti atsakymą, turintį aukščiausią patikrinimo balą.  
* **Paaiškinamosios AI pakopos** – pridėti „kodėl šis atsakas“ skyrių, kurioje nurodomos tikslios politikos sakinio numeracijos, užtikrinant pilną audito skaidrumą.  

Šios patobulinimai pakels automatizavimą iš *„greito juodraščio“* į *„pilotų peržiūrą nereikalaujantis patikimas“* lygmenį.

---

## Išvada  

Skatinimo inžinerija nėra vienkartinis triukas; tai sisteminė disciplina, kuri paverčia galingus LLM į patikimus atitikties asistentus. Įgyvendindami:

1. Tiksliai ištraukdami politikos fragmentus,  
2. Konstruodami daugiapakopį skatinimą, apimantį kontekstą, instrukcijas, apribojimus ir patikrinimą,  
3. Automatizuodami grįžtamojo ryšio kilpas, kurios priverčia modelį savarankiškai koreguoti savo išvestį, ir  
4. Sklandžiai integruodami visą procesą į platformas, tokias kaip Procurize,

įmonės gali žymiai sutrumpinti klausimyno atsakymo laiką, sumažinti rankines klaidas ir išlaikyti griežtą auditų takelį, kurio reikalauja reglamentai ir klientai. Pradėkite pilotinį bandymą su mažiau rizikingu klausimynu, fiksuokite KPI patobulinimus ir tobulinkite skatinimo šablonus. Per kelias savaites pasieksite tą patikimumo lygmenį, kurį suteikia vyresnysis atitikties specialistas – tik už kurį dalį darbo.

---  

## Žiūrėti taip pat  

- Skatinimo inžinerijos geriausios praktikos LLM  
- „Retrieval‑Augmented Generation“: projektavimo modeliai ir spąstai  
- Atitikties automatizacijos tendencijos ir prognozės 2025‑m.  
- Procurize API apžvalga ir integracijos vadovas