
# Realtime Compliance Scorecard Dashboard Aangedreven door Retrieval‑Augmented Generation

## Introductie  

Security‑questionnaires, audit‑checklists en regelgevende beoordelingen genereren een enorme hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde data. Teams besteden ontelbare uren aan het kopiëren van antwoorden, het in kaart brengen van bewijsmateriaal en het handmatig berekenen van compliance‑scores. Het **Realtime Compliance Scorecard Dashboard** elimineert die wrijving door drie krachtige ingrediënten te combineren:

1. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – LLM‑gedreven synthese die het meest relevante bewijs uit een kennisbank haalt voordat een antwoord wordt gegenereerd.  
2. **Dynamische kennisgrafiek** – Een continu bijgewerkte graaf die beleidsregels, controles, bewijsmaterialen en questionnaire‑items met elkaar verbindt.  
3. **Mermaid‑gedreven visualisaties** – Live, interactieve diagrammen die ruwe graafdata omvormen tot intuïtieve heatmaps, radardiagrammen en stroomdiagrammen.

Het resultaat is één enkel overzichtsscherm waarop stakeholders onmiddellijk **risicoblootstelling, bewijs‑dekking en antwoord‑vertrouwen** kunnen zien voor elk questionnaire‑item, over elk regelgevingskader ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), enz.).  

In dit artikel behandelen we:

* De end‑to‑end architectuur van de scorecard‑engine.  
* Hoe je RAG‑prompts ontwerpt die het meest betrouwbare bewijs naar boven halen.  
* Het bouwen van een kennisgraaf‑pipeline die synchroon blijft met bron‑documenten.  
* Het renderen van Mermaid‑visualisaties die in realtime updaten.  
* Schaal‑overwegingen, security best practices en een korte checklist voor productie‑roll‑out.  

> **Tip voor Generatieve Engine‑optimalisatie** – Houd je RAG‑prompts *kort, context‑rijk en verankerd* met een uniek bewijs‑identificatie‑nummer. Dit maximaliseert token‑efficiëntie en verbetert de nauwkeurigheid van het antwoord.

---

## 1. Systeemoverzicht  

Hieronder staat een hoog‑niveau Mermaid‑diagram dat de datastroom van binnenkomende questionnaires naar de live scorecard UI weergeeft.

```mermaid
graph LR
    subgraph "Input Layer"
        Q[ "Questionnaire Forms" ]
        D[ "Document Repository" ]
    end

    subgraph "Processing Core"
        KG[ "Dynamic Knowledge Graph" ]
        RAG[ "RAG Engine" ]
        Scorer[ "Compliance Scorer" ]
    end

    subgraph "Output Layer"
        UI[ "Scorecard Dashboard" ]
        Alerts[ "Real‑Time Alerts" ]
    end

    Q -->|Ingest| KG
    D -->|Parse & Index| KG
    KG -->|Context Retrieval| RAG
    RAG -->|Generated Answers| Scorer
    Scorer -->|Score & Confidence| UI
    Scorer -->|Threshold Breach| Alerts
```

**Belangrijke componenten**

| Component | Doel |
|-----------|------|
| **Questionnaire Forms** | JSON‑ of CSV‑bestanden die door leveranciers, sales‑teams of auditors worden ingediend. |
| **Document Repository** | Centrale opslag voor beleidsregels, controle‑handleidingen, audit‑rapporten en bewijs‑PDF’s. |
| **Dynamic Knowledge Graph** | Neo4j (of soortgelijk) graafmodel dat *Vraag ↔ Controle ↔ Bewijs ↔ Regelgeving* relaties weergeeft. |
| **RAG Engine** | Retrieval‑laag (vector‑DB) + LLM (Claude, GPT‑4‑Turbo). |
| **Compliance Scorer** | Berekent een numerieke compliance‑score, betrouwbaarheidsinterval en risicobeoordeling per vraag. |
| **Scorecard Dashboard** | React‑gebaseerde UI die Mermaid‑diagrammen en numerieke widgets rendert. |
| **Real‑Time Alerts** | Slack/Email webhook voor items die onder beleidsdrempels komen. |

---

## 2. De kennisgrafiek bouwen  

### 2.1 Schemaschema  

Een compact maar expressief schema houdt de query‑latentie laag. De volgende node/edge‑types zijn voldoende voor de meeste SaaS‑leveranciers:

```mermaid
classDiagram
    class Question {
        <<entity>>
        string id
        string text
        string framework
    }
    class Control {
        <<entity>>
        string id
        string description
        string owner
    }
    class Evidence {
        <<entity>>
        string id
        string type
        string location
        string hash
    }
    class Regulation {
        <<entity>>
        string id
        string name
        string version
    }
    Question --> "requires" Control
    Control --> "supported_by" Evidence
    Control --> "maps_to" Regulation
```

### 2.2 Inname‑pipeline  

1. **Parse** – Gebruik Document AI (OCR + NER) om controle‑titels, bewijs‑referenties en regelgevings‑mappings te extraheren.  
2. **Normaliseer** – Zet elk entity om naar het canonieke schema hierboven; verwijder duplicaten op basis van hash.  
3. **Verrijk** – Populate embeddings (bijv. `text‑embedding‑3‑large`) voor alle tekstvelden van de nodes.  
4. **Laad** – Upsert nodes en relaties in Neo4j; bewaar embeddings in een vector‑DB (Pinecone, Weaviate).  

Een lichte Airflow‑DAG kan de pipeline elke **15 minuten** plannen, waardoor bijna realtime versheid wordt gegarandeerd.

---

## 3. Retrieval‑Augmented Generation  

### 3.1 Prompt‑template  

De prompt moet drie secties bevatten:

1. **Systeem‑instructie** – Definieer de rol van het model (Compliance‑Assistent).  
2. **Gevonden context** – Exacte fragmenten uit de kennisgrafiek (max. 3 rijen).  
3. **Gebruikersvraag** – Het questionnaire‑item dat beantwoord moet worden.

```text
You are a Compliance Assistant tasked with providing concise, evidence‑backed answers for security questionnaires.

Context:
{retrieved_snippets}
--- 
Question: {question_text}
Provide a short answer (<120 words). Cite the evidence IDs in brackets, e.g., [EVID‑1234].
If confidence is low, state the uncertainty and suggest a follow‑up action.
```

### 3.2 Retrieval‑strategie  

- **Hybride zoekopdracht**: Combineer BM25‑keyword‑match met vector‑similariteit om zowel exacte beleids‑taal als semantisch gerelateerde controles te vinden.  
- **Top‑k = 3**: Beperk tot drie bewijs‑stukken om token‑gebruik laag te houden en traceerbaarheid te verbeteren.  
- **Score‑drempel**: Verwijder fragmenten met een similariteit < 0.78 om ruis te vermijden.

### 3.3 Vertrouwensscore  

Na genereren wordt een **vertrouwensscore** berekend met:

```
confidence = (avg(retrieval_score) * 0.6) + (LLM token log‑probability * 0.4)
```

Als `confidence < 0.65` markeert de Scorer het antwoord voor handmatige controle.

---

## 4. Compliance‑Score‑Engine  

De Scorer zet elk beantwoord vraagstuk om in een numerieke waarde op een **0‑100 schaal**:

| Metric | Gewicht |
|--------|---------|
| Volledigheid van het antwoord (aanwezigheid van vereiste velden) | 30 % |
| Bewijs‑dekking (aantal unieke bewijs‑ID’s) | 25 % |
| Vertrouwen (RAG‑vertrouwen) | 30 % |
| Regelgevingsimpact (high‑risk kaders) | 15 % |

De uiteindelijke score is de gewogen som. Daarnaast wordt een **risicobeoordeling** afgeleid:

* **0‑49** → Rood (Kritiek)  
* **50‑79** → Oranje (Gemiddeld)  
* **80‑100** → Groen (Conform)  

Deze beoordelingen voeden direct de visuele dashboard.

---

## 5. Live Scorecard Dashboard  

### 5.1 Mermaid‑heatmap  

Een heatmap biedt een direct visueel overzicht van dekking per kader.

```mermaid
graph TB
    subgraph "SOC 2"
        SOC1["Trust Services: Security"]
        SOC2["Trust Services: Availability"]
        SOC3["Trust Services: Confidentiality"]
    end
    subgraph "ISO 27001"
        ISO1["A.5 Information Security Policies"]
        ISO2["A.6 Organization of Information Security"]
        ISO3["A.7 Human Resource Security"]
    end
    SOC1 -- 85% --> ISO1
    SOC2 -- 70% --> ISO2
    SOC3 -- 60% --> ISO3
    classDef green fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px;
    classDef amber fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px;
    classDef red fill:#ffcdd2,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px;
    class SOC1 green;
    class SOC2 amber;
    class SOC3 red;
```

Het dashboard gebruikt **React‑Flow** om Mermaid‑code in te sluiten. Telkens wanneer de backend een score bijwerkt, genereert de UI de Mermaid‑string opnieuw en rendert het diagram, waardoor gebruikers een **nul‑vertraging weergave** van de compliance‑status krijgen.

### 5.2 Radardiagram voor risicodistributie  

```mermaid
radar
    title Risk Distribution
    categories Security Availability Confidentiality Integrity Privacy
    A: 80, 70, 55, 90, 60
```

Het radardiagram wordt ververst via een WebSocket‑kanaal dat bijgewerkte numerieke arrays van de Scorer pusht.

### 5.3 Interactie‑patronen  

| Actie | UI‑element | Backend‑call |
|-------|------------|--------------|
| **Inzoomen** | Klik op een heatmap‑node | Haal gedetailleerde lijst met bewijsmateriaal voor die controle op |
| **Override** | Inline bewerkingsvak | Schrijf door naar kennisgrafiek met audit‑trail |
| **Alert‑configuratie** | Slider voor risicodrempel | Werk waarschuwingsregel bij in de Alerts‑microservice |

---

## 6. Security & Governance  

1. **Zero‑knowledge proof voor bewijsverificatie** – Bewaar een SHA‑256‑hash van elk bewijsbestand; genereer een ZKP wanneer het bestand wordt opgevraagd om integriteit te bewijzen zonder inhoud te onthullen.  
2. **Role‑based access control (RBAC)** – Gebruik OPA‑policies om te beperken wie scores kan bewerken versus alleen kijken.  
3. **Audit‑logging** – Elke RAG‑call, vertrouwensberekening en score‑update wordt weggeschreven naar een onveranderlijk append‑only log (bijv. Amazon QLDB).  
4. **Data residency** – Vector‑DB en Neo4j kunnen in EU‑West‑1 worden ingezet voor GDPR‑naleving, terwijl de LLM draait op een regio‑gelimiteerde instantie met private endpoint.

---

## 7. De Engine Schalen  

| Uitdaging | Oplossing |
|-----------|----------|
| **Hoge questionnaire‑volume** (10 k+ per dag) | Deploy RAG als **serverless container** achter een API‑gateway; schaal automatisch op basis van responstijd. |
| **Embedding churn** (nieuwe beleidsregels elk uur) | Incrementele embedding‑update: alleen vectors voor gewijzigde documenten opnieuw berekenen, rest cached houden. |
| **Dashboard‑latentie** | Push-updates via **Server‑Sent Events**; cache Mermaid‑strings per kader voor snelle hergebruiken. |
| **Kostenbeheersing** | Gebruik **gekwantiseerde embeddings** (8‑bit) en batch‑LLM‑calls (max 20 vragen) om request‑kosten te amortiseren. |

---

## 8. Implementatie‑Checklist  

- [ ] Definieer kennisgraaf‑schema en laad de initiële beleids‑corpus in.  
- [ ] Zet vector‑DB en hybride zoek‑pipeline op.  
- [ ] Maak RAG‑prompt‑template en koppel aan gekozen LLM.  
- [ ] Implementeer de vertrouwensscore‑formule en drempels.  
- [ ] Bouw compliance‑scorer met gewogen metrics.  
- [ ] Ontwerp React‑dashboard met Mermaid‑componenten (heatmap, radar, flow).  
- [ ] Configureer WebSocket‑kanaal voor realtime updates.  
- [ ] Pas RBAC en audit‑log middleware toe.  
- [ ] Deploy naar een staging‑omgeving; voer load‑test uit voor 5 k QPS.  
- [ ] Activeer alert‑webhook naar Slack/Teams voor risicodrempel‑overtredingen.  

---

## 9. Real‑World Impact  

Een recent pilot‑project bij een middelgrote SaaS‑organisatie toonde een **70 % reductie** in de tijd die werd besteed aan het beantwoorden van vendor‑questionnaires. Het live scorecard‑overzicht markeerde slechts drie high‑risk hiaten, waardoor het security‑team bronnen efficiënt kon toewijzen. Bovendien voorkwam de vertrouwens‑gedreven alerting een potentiële compliance‑inbreuk door een ontbrekend [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) bewijs‑artifact **48 uur** vóór een geplande audit te signaleren.

---

## 10. Toekomstige Verbeteringen  

1. **Federated RAG** – Haal bewijs op van partnerorganisaties zonder dataverplaatsing, met secure multi‑party computation.  
2. **Generatieve UI** – Laat de LLM Mermaid‑diagrammen direct genereren uit natuurlijke taal “toont een heatmap van [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) dekking”.  
3. **Predictive scoring** – Voed historische scores in een tijdreeks‑model om komende compliance‑hiaten te voorspellen.  

---

## Zie Ook  

- [Retrieval‑Augmented Generation: A Practical Guide – LangChain Docs](https://python.langchain.com/docs/use_cases/retrieval_qa)  
- [Mermaid Live Editor & Documentation](https://mermaid-js.github.io/mermaid/#/)