
# Dynamiczna Pętla Optymalizacji Promptów dla Automatyzacji Bezpiecznych Kwestionariuszy

Kwestionariusze bezpieczeństwa, audyty zgodności i oceny dostawców to dokumenty o wysokim stopniu ryzyka, które wymagają zarówno szybkości **i** absolutnej poprawności. Nowoczesne platformy AI, takie jak Procurize, już wykorzystują duże modele językowe (LLM) do tworzenia odpowiedzi, ale statyczne szablony promptów szybko stają się wąskim gardłem wydajności — szczególnie gdy regulacje się zmieniają, a pojawiają się nowe style pytań.

Dynamiczna Pętla Optymalizacji Promptów (DPOL) przekształca sztywny zestaw promptów w żywy, oparty na danych system, który nieustannie uczy się, które sformułowania, fragmenty kontekstowe i wskazówki formatowania przynoszą najlepsze wyniki. Poniżej omawiamy architekturę, kluczowe algorytmy, kroki implementacji oraz realny wpływ DPOL, ze szczególnym uwzględnieniem automatyzacji bezpiecznych kwestionariuszy.

---

## 1. Dlaczego Optymalizacja Promptów Ma Znaczenie

| Problem | Tradycyjne podejście | Konsekwencja |
|-------|----------------------|-------------|
| **Statyczne sformułowanie** | Jednolity szablon promptu dla wszystkich | Odpowiedzi odchodzą od prawidłowości w miarę zmiany formuły pytania |
| **Brak informacji zwrotnej** | Wynik LLM jest akceptowany bez zmian | Niewykryte błędy faktograficzne, luki w zgodności |
| **Zmiany regulacji** | Ręczne aktualizacje promptów | Wolna reakcja na nowe standardy (np. NIS2, ISO 27001) |
| **Brak monitorowania wydajności** | Brak wglądu w KPI | Niemożność udowodnienia jakości gotowej do audytu |

Pętla optymalizacyjna bezpośrednio eliminuje te luki, przekształcając każdą interakcję z kwestionariuszem w sygnał treningowy.

---

## 2. Architektura na Poziomie Wysokim

```mermaid
graph TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["Prompt Generator"]
    B --> C["LLM Inference Engine"]
    C --> D["Answer Draft"]
    D --> E["Automated QA & Scoring"]
    E --> F["Human‑in‑the‑Loop Review"]
    F --> G["Feedback Collector"]
    G --> H["Prompt Optimizer"]
    H --> B
    subgraph Monitoring
        I["Metric Dashboard"]
        J["A/B Test Runner"]
        K["Compliance Ledger"]
    end
    E --> I
    J --> H
    K --> G
```

**Kluczowe komponenty**

| Komponent | Rola |
|-----------|------|
| **Konstruktor Promptów** | Tworzy prompty z puli szablonów, wstawiając kontekstowe dowody (klauzule polityki, oceny ryzyka, poprzednie odpowiedzi). |
| **Silnik Inferencji LLM** | Wywołuje wybrany LLM (np. Claude‑3, GPT‑4o) z wiadomościami systemowymi, użytkownika i opcjonalnie narzędziowymi. |
| **Automatyczna Kontrola Jakości i Ocenianie** | Przeprowadza syntaktyczne kontrole, weryfikację faktów za pomocą Retrieval‑Augmented Generation (RAG) oraz ocenę zgodności (np. zgodność z ISO 27001). |
| **Recenzja przy udziale człowieka** | Analitycy bezpieczeństwa lub prawnicy weryfikują wersję, dodają adnotacje i ewentualnie odrzucają. |
| **Zbieracz informacji zwrotnych** | Przechowuje metryki wyniku: wskaźnik akceptacji, odległość edycyjna, opóźnienie, flaga zgodności. |
| **Optymalizator Promptów** | Aktualizuje wagi szablonów, zmienia kolejność bloków kontekstowych i automatycznie generuje nowe warianty przy użyciu meta‑uczenia. |
| **Monitorowanie** | Dashboardy SLA, wyniki testów A/B oraz niezmienne logi audytowe. |

---

## 3. Szczegóły Cyklu Optymalizacji

### 3.1 Zbieranie Danych

1. **Metryki wydajności** – Zbierz metryki wydajności: opóźnienie na pytanie, zużycie tokenów, współczynniki pewności (dostarczane przez LLM lub wyliczane), oraz flagi zgodności.  
2. **Informacja zwrotna od człowieka** – Zapisz decyzje akceptacji/odrzucenia, operacje edycji i komentarze recenzentów.  
3. **Sygnały regulacyjne** – Pobieraj zewnętrzne aktualizacje (np. [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)) poprzez webhook, tagując odpowiednie pozycje w kwestionariuszu.  

Wszystkie dane są przechowywane w magazynie szeregów czasowych (np. InfluxDB) oraz magazynie dokumentów (np. Elasticsearch) dla szybkiego dostępu.

### 3.2 Funkcja Oceniania

\[
\text{Score}=w_1\cdot\underbrace{\text{Accuracy}}_{\text{edit distance}} + w_2\cdot\underbrace{\text{Compliance}}_{\text{reg‑match}} + w_3\cdot\underbrace{\text{Efficiency}}_{\text{latency}} + w_4\cdot\underbrace{\text{Human Accept}}_{\text{approval rate}}
\]

Wagi (`w_i`) są kalibrowane zgodnie z tolerancją ryzyka organizacji. Wynik jest przeliczany po każdej recenzji.

### 3.3 Silnik Testów A/B

Dla każdej **wersji promptu** (np. „Umieść fragment polityki najpierw” vs. „Dodaj ocenę ryzyka później”) system uruchamia test A/B na statystycznie istotnej próbce (minimum 30 % dziennych kwestionariuszy). Silnik automatycznie:

- Losowo wybiera wersję,
- Rejestruje wyniki według wskaźników,
- Przeprowadza test Bayesowski, aby wybrać zwycięzcę.

### 3.4 Meta‑Uczenie Optymalizatora

Wykorzystując zgromadzone dane, lekki algorytm uczenia ze wzmocnieniem (np. Multi‑Armed Bandit) wybiera kolejny wariant promptu:

```python
import numpy as np
from bandit import ThompsonSampler

sampler = ThompsonSampler(num_arms=len(prompt_pool))
chosen_idx = sampler.select_arm()
selected_prompt = prompt_pool[chosen_idx]

# After obtaining score...
sampler.update(chosen_idx, reward=score)
```

Uczący się selektor adaptuje się natychmiast, zapewniając, że najwyżej oceniany prompt trafia do kolejnej partii pytań.

### 3.5 Priorytetyzacja z Udziałem Człowieka

Gdy obciążenie recenzentów rośnie, system **priorytetyzuje** oczekujące wersje na podstawie:

- **Ciężaru ryzyka** (najpierw pytania o wysokim wpływie),
- **Progów pewności** (niskie zaufanie wymaga natychmiastowej weryfikacji),
- **Bliskości terminu** (okna audytowe).

Prosta kolejka priorytetowa oparta na Redis sortuje zadania, gwarantując, że krytyczne pod względem zgodności elementy nigdy nie zostaną opóźnione.

---

## 4. Plan Implementacji dla Procurize

### 4.1 Krok po Kroku

| Faza | Rezultat | Ramowy czas |
|------|----------|--------------|
| **Odkrycie** | Mapowanie istniejących szablonów kwestionariuszy, zebranie metryk bazowych | 2 tygodnie |
| **Rurociąg danych** | Ustawienie strumieni zdarzeń (Kafka) do ingestii metryk, stworzenie indeksów Elasticsearch | 3 tygodnie |
| **Biblioteka Promptów** | Projekt 5‑10 początkowych wariantów promptów, oznaczenie metadanymi (np. `use_risk_score=True`) | 2 tygodnie |
| **Framework A/B** | Wdrożenie lekkiej usługi eksperymentalnej; integracja z istniejącą bramą API | 3 tygodnie |
| **UI informacji zwrotnych** | Rozszerzenie UI recenzenta Procurize o przyciski „Zatwierdź / Odrzuć / Edytuj”, które zbierają bogatą informację zwrotną | 4 tygodnie |
| **Usługa Optymalizatora** | Implementacja selektora opartego na bandicie, połączenie z dashboardem metryk, przechowywanie historii wersji | 4 tygodnie |
| **Rejestr Zgodności** | Zapis każdego promptu, wyniku i decyzji ludzkiej w niezmiennym rejestrze kryptograficznym (np. Hyperledger Fabric) dla dowodów regulacyjnych | 5 tygodni |
| **Wdrożenie i Monitorowanie** | Stopniowe zwiększanie ruchu (10 % → 100 %) z alertami przy regresji | 2 tygodnie |

Łącznie **≈ 5 miesięcy** na pełne wdrożenie DPOL zintegrowane z platformą Procurize.

### 4.2 Bezpieczeństwo i Prywatność

- **Proofs Zero‑Knowledge** – Gdy prompt zawiera poufne fragmenty polityki, używamy dowodów zero‑knowledge, aby udowodnić, że fragment odpowiada źródłu, nie ujawniając go modelowi LLM.  
- **Prywatność różnicowa** – Dodajemy szum do zagregowanych metryk przed ich opuszczeniem bezpiecznej enklawy, chroniąc anonimowość recenzentów.  
- **Audytowalność** – Każda wersja promptu, wynik i decyzja człowieka jest kryptograficznie podpisana, umożliwiając odtworzenie zdarzeń podczas audytu.

---

## 5. Realne Korzyści

| Wskaźnik KPI | Przed DPOL | Po DPOL (12 mies.) |
|--------------|------------|---------------------|
| **Średnie opóźnienie odpowiedzi** | 12 s | 7 s |
| **Wskaźnik akceptacji ludzkiej** | 68 % | 91 % |
| **Niedopasowania zgodności** | 4 na kwartał | 0 na kwartał |
| **Wysiłek recenzenta (h/100 Q)** | 15 h | 5 h |
| **Wynik audytu** | 82 % | 100 % |

Pętla nie tylko przyspiesza czasy odpowiedzi, ale także buduje dowódowy zapis wymagany dla SOC 2, ISO 27001 oraz nadchodzących audytów **EU‑CSA** (zob. [Cloud Security Alliance STAR](https://cloudsecurityalliance.org/star/)).

---

## 6. Rozszerzanie Pętli: Kierunki Rozwoju

1. **Ocena przy krawędzi** – Wdrożenie lekkiego mikroserwisu inference przy brzegu sieci, aby wstępnie odfiltrować pytania niskiego ryzyka i obniżyć koszty chmury.  
2. **Federacyjne uczenie między organizacjami** – Udostępnianie anonimizowanych sygnałów nagrody pomiędzy partnerami, aby poprawiać warianty promptów bez ujawniania własnych treści polityk.  
3. **Integracja z grafem semantycznym** – Łączenie promptów z dynamicznym grafem wiedzy; optymalizator może automatycznie pobierać najrelevantniejsze węzły na podstawie semantyki pytania.  
4. **Warstwa XAI** – Generowanie krótkiego fragmentu „dlaczego” przy każdej odpowiedzi, wyprowadzonego z mapy uwagi, aby zaspokoić ciekawość audytorów.

---

## 7. Jak Zacząć Już Dziś

Jeśli Twoja organizacja korzysta już z Procurize, możesz przetestować DPOL w trzech prostych krokach:

1. **Włącz eksport metryk** – Aktywuj webhook „Answer Quality” w ustawieniach platformy.  
2. **Utwórz wariant promptu** – Skopiuj istniejący szablon, dodaj nowy blok kontekstowy (np. „Najnowsze kontrole NIST 800‑53”) i otaguj go `v2`.  
3. **Uruchom mini test A/B** – Skorzystaj z wbudowanego przełącznika eksperymentów, aby skierować 20 % przychodzących pytań do nowego wariantu na tydzień. Obserwuj dashboard pod kątem zmian w wskaźniku akceptacji i opóźnienia.

Iteruj, mierz i pozwól, by pętla wykonała ciężką pracę. Po kilku tygodniach zobaczysz wymierne usprawnienia zarówno w prędkości, jak i w pewności zgodności.

---

## <span class='highlight-content'>Zobacz</span> także

- OpenAI Cookbook – Najlepsze Praktyki Inżynierii Promptów  
- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [Google Cloud AI Platform – A/B Testing Machine Learning Models](https://cloud.google.com/ai-platform/experiments)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Immutable Ledger for Compliance](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-2.5/)