
# Motor de Resumo Adaptativo de Evidências para Questionários de Fornecedores em Tempo Real

As empresas hoje recebem dezenas de questionários de segurança a cada semana —[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5 e um número crescente de pesquisas específicas por setor. Os candidatos geralmente colam respostas em um formulário web, anexam PDFs e então passam horas verificando se cada peça de evidência corresponde ao controle alegado. O esforço manual cria gargalos, aumenta o risco de inconsistências e inflaciona o custo de fazer negócios.

**Procurize AI** já abordou muitos pontos críticos com orquestração de tarefas, comentários colaborativos e rascunhos de respostas gerados por IA. A próxima fronteira é o **tratamento de evidências**: como apresentar o artefato correto — política, relatório de auditoria, captura de configuração — no formato exato que o revisor espera, garantindo ao mesmo tempo que a evidência esteja atual, relevante e auditável.

Neste artigo revelamos o **Motor de Resumo Adaptativo de Evidências (AESE)** — um serviço de IA auto‑otimizante que:

1. **Identifica** o fragmento de evidência ótimo para cada item do questionário em tempo real.  
2. **Resume** o fragmento em uma narrativa concisa, pronta para reguladores.  
3. **Vincula** o resumo ao documento de origem em um grafo de conhecimento versionado.  
4. **Valida** a saída contra políticas de conformidade e normas externas usando um LLM aprimorado por RAG.  

O resultado é uma resposta **com um clique** que pode ser revisada, aprovada ou substituída por um humano, enquanto o sistema registra um rastro de proveniência à prova de violação.

---

## Por que a Gestão Tradicional de Evidências Falha

| Limitação | Abordagem Clássica | Vantagem do AESE |
|------------|--------------------|-------------------|
| **Busca Manual** | Analistas de segurança navegam por SharePoint, Confluence ou unidades locais. | Busca semântica automatizada em um repositório federado. |
| **Anexos Estáticos** | PDFs ou capturas de tela são anexados sem alterações. | Extração dinâmica apenas das seções necessárias, reduzindo o tamanho do payload. |
| **Desvios de Versão** | Equipes frequentemente anexam evidências desatualizadas. | Versionamento de nós no grafo de conhecimento garante o artefato mais recente aprovado. |
| **Falta de Raciocínio Contextual** | Respostas são copiadas literalmente, sem nuance. | Resumo contextual impulsionado por LLM alinha a linguagem ao tom do questionário. |
| **Lacunas de Auditoria** | Nenhuma rastreabilidade da resposta para a fonte. | Arestas de proveniência no grafo criam um caminho de auditoria verificável. |

Essas lacunas se traduzem em **30‑50 % mais tempo de resposta** e maior chance de falhas de conformidade. O AESE aborda todas elas em um pipeline único e coeso.

---

## Arquitetura Central do AESE

O motor é construído em torno de três camadas intimamente acopladas:

1. **Camada de Recuperação Semântica** – Usa um índice híbrido RAG (vetores densos + BM25) para buscar fragmentos de evidência candidatos.  
2. **Camada de Resumo Adaptativo** – Um LLM afinado com templates de prompt que se adaptam ao contexto do questionário (indústria, regulação, nível de risco).  
3. **Camada de Grafo de Proveniência** – Um grafo de propriedades que armazena nós de evidência, nós de resposta e arestas “derivado‑de”, enriquecido com versionamento e hashes criptográficos.

Abaixo está um diagrama Mermaid que ilustra o fluxo de dados desde a solicitação do questionário até a resposta final.

```mermaid
graph TD
    A["Item do Questionário"] --> B["Extração de Intenção"]
    B --> C["Recuperação Semântica"]
    C --> D["Fragmentos Top‑K"]
    D --> E["Construtor de Prompt Adaptativo"]
    E --> F["Sumarizador LLM"]
    F --> G["Evidência Resumida"]
    G --> H["Atualização do Grafo de Proveniência"]
    H --> I["Publicação da Resposta"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Todos os rótulos dos nós estão entre aspas duplas, conforme exigido.*

---

## Fluxo de Trabalho Passo a Passo

### 1. Extração de Intenção

Quando o usuário abre um campo do questionário, a UI envia o texto bruto da pergunta para um modelo de intenção leve. O modelo classifica a solicitação em uma das várias **categorias de evidência** (política, relatório de auditoria, configuração, trecho de log, atestado de terceiro).

### 2. Recuperação Semântica

A intenção classificada aciona uma consulta ao índice híbrido RAG:

- **Vetores densos** são gerados por um codificador afinado no corpus de conformidade da organização.  
- **BM25** fornece correspondência lexical para citações regulatórias (ex.: “ISO 27001 A.12.1”).

O motor retorna os **Top‑K** fragmentos (padrão = 5), cada um representado por um registro de metadados leve:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. Construtor de Prompt Adaptativo

O sistema cria um prompt dinâmico que injeta:

- O texto original do questionário.  
- Os fragmentos de evidência selecionados (como lista concisa de marcadores).  
- Diretrizes de tom regulatório (ex.: “use voz passiva, referencie números de cláusula”).  

Exemplo de trecho de prompt:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

*(O texto do prompt permanece em inglês para manter a consistência com o modelo LLM; apenas a explicação aqui foi traduzida.)*

### 4. Sumarizador LLM

Um **LLM adaptado ao domínio** (ex.: modelo de 13 B afinado em 10 k pares históricos de questionário‑evidência) processa o prompt. O modelo produz um resumo que:

- **Cita** a fonte de evidência exata (ex.: “veja a Política de Controle de Acesso §4.2”).  
- **Mantém** a linguagem consistente com respostas aprovadas previamente (via exemplos few‑shot).  

Saída típica:

> “We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

*(Mantida em inglês para corresponder ao modelo de linguagem; a demonstração permanece inalterada.)*

### 5. Atualização do Grafo de Proveniência

Um nó de resposta é criado no grafo com propriedades:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- Arestas `DERIVED_FROM` ligando a cada nó de evidência fonte.  

Cada aresta armazena o `hash` do fragmento fonte, garantindo a imutabilidade. O grafo é persistido em um banco de dados **backed by Merkle‑tree**, permitindo detecção de adulteração e verificação criptográfica.

### 6. Publicação da Resposta & Revisão Humana

A resposta gerada aparece na UI do questionário com um botão **“Visualizar Evidência”**. Ao clicar, são mostrados os fragmentos vinculados, suas versões e uma **assinatura digital**. Os revisores podem:

- **Aprovar** (cria registro de auditoria imutável).  
- **Editar** (gera uma nova versão do nó de resposta).  
- **Rejeitar** (alimenta o ciclo de aprendizado por reforço do modelo).

---

## Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF)

O AESE emprega um ciclo RLHF leve:

1. Captura ações do revisor (aprovar/editar/rejeitar) junto com timestamps.  
2. Traduz edições em **dados de preferência pareada** (resposta original vs. editada).  
3. Periodicamente refina o LLM sobre essas preferências usando algoritmo Proximal Policy Optimization (PPO).  

Com o tempo, o modelo internaliza a redação própria da organização, reduzindo a necessidade de ajustes manuais em até **70 %**.

---

## Garantias de Segurança e Conformidade

| Preocupação | Mitigação pelo AESE |
|-------------|----------------------|
| **Vazamento de Dados** | Toda recuperação e geração ocorrem dentro de uma VPC. Pesos do modelo nunca deixam o ambiente seguro. |
| **Prova de Não‑Alteração** | Hashes criptográficos armazenados em arestas imutáveis do grafo; qualquer alteração invalida a assinatura. |
| **Alinhamento Regulatórico** | Templates de prompt incorporam regras de citação específicas de regulamentos; o modelo é auditado trimestralmente. |
| **Privacidade** | Dados sensíveis de PII são redactados durante a indexação usando filtro de privacidade diferencial. |
| **Explicabilidade** | A resposta inclui um “rastro de origem” que pode ser exportado como log de auditoria em PDF. |

---

## Métricas de Desempenho

| Métrica | Linha de Base (Manual) | AESE (Piloto) |
|----------|------------------------|----------------|
| Tempo médio de resposta por item | 12 min (pesquisa + escrita) | 45 seg (auto‑resumo) |
| Tamanho do anexo de evidência | 2,3 MB (PDF completo) | 215 KB (fragmento extraído) |
| Taxa de aprovação na primeira tentativa | 58 % | 92 % |
| Completude do rastro de auditoria | 71 % (informação de versão ausente) | 100 % (grafo‑baseado) |

Esses números provêm de um piloto de seis meses com um provedor SaaS de porte médio que lida com ~1.200 itens de questionário por mês.

---

## Integração com a Plataforma Procurize

O AESE é exposto como um **micro‑serviço** com API RESTful:

- `POST /summarize` – recebe `question_id` e contexto opcional.  
- `GET /graph/{answer_id}` – devolve dados de proveniência em JSON‑LD.  
- `WEBHOOK /feedback` – recebe ações de revisores para RLHF.

O serviço pode ser **plugado em qualquer fluxo existente** — seja um sistema de tickets personalizado, um pipeline CI/CD para verificações de conformidade ou diretamente na UI Procurize via um SDK JavaScript leve.

---

## Roteiro Futuro

1. **Evidências Multimodais** – Incorporar capturas de tela, diagramas de arquitetura e trechos de código usando LLMs com visão.  
2. **Federação de Grafos de Conhecimento Inter‑Organizações** – Permitir compartilhamento seguro de nós de evidência entre parceiros, preservando a proveniência.  
3. **Controles de Acesso Zero‑Trust** – Aplicar políticas baseadas em atributos nas consultas ao grafo, garantindo que apenas papéis autorizados visualizem fragmentos sensíveis.  
4. **Engine de Previsão Regulatória** – Combinar AESE com modelo preditivo de tendências regulatórias para sinalizar proativamente lacunas de evidência.

---

## Conclusão

O Motor de Resumo Adaptativo de Evidências transforma a dolorosa etapa de **“encontrar‑e‑anexar”** em uma experiência **fluida, impulsionada por IA**, que entrega:

- **Velocidade** – Respostas em tempo real sem comprometer a profundidade.  
- **Precisão** – Resumos contextuais alinhados a normas.  
- **Auditabilidade** – Proveniência imutável para cada resposta.  

Ao entrelaçar geração aumentada por recuperação, prompting dinâmico e um grafo de conhecimento versionado, o AESE eleva o padrão da automação de conformidade. Organizações que adotarem essa capacidade podem esperar ciclos de fechamento de negócios mais rápidos, risco de auditoria reduzido e uma vantagem competitiva mensurável no mercado B2B cada vez mais focado em segurança.