
# Tabloul de bord Scorecard de Conformitate în Timp Real Alimentat prin Generare Augmentată de Recuperare

## Introducere  

Chestionarele de securitate, listele de verificare de audit și evaluările de reglementare generează o cantitate masivă de date structurate și nestructurate. Echipele petrec ore nesfârșite copiant răspunsuri, mapând dovezi și calculând manual scoruri de conformitate. **Tabloul de bord Scorecard de Conformitate în Timp Real** elimină această fricțiune prin combinarea a trei ingrediente puternice:

1. **Generare Augmentată de Recuperare (RAG)** – sinteză bazată pe LLM care extrage cele mai relevante dovezi dintr-o bază de cunoștințe înainte de a genera un răspuns.  
2. **Graf de cunoaștere dinamic** – un graf actualizat continuu care leagă politicile, controalele, artefactele de dovezi și elementele chestionarelor.  
3. **Vizualizări conduse de Mermaid** – diagrame interactive în timp real care transformă datele brute ale grafului în hărți de căldură, diagrame radar și fluxuri intuitive.

Rezultatul este o singură fereastră unde factorii interesați pot vedea instantaneu **expunerea la risc, acoperirea dovezilor și încrederea în răspuns** pentru fiecare element al chestionarului, pentru toate cadrele de reglementare ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), etc.).  

În acest articol vom explora:

* Arhitectura end‑to‑end a motorului de scorecard.  
* Cum să proiectezi prompturi RAG care expun cele mai fiabile dovezi.  
* Construirea unui pipeline de graf de cunoaștere care rămâne sincronizat cu documentele sursă.  
* Redarea vizualizărilor Mermaid care se actualizează în timp real.  
* Considerații de scalare, cele mai bune practici de securitate și o listă scurtă de verificare pentru lansarea în producție.  

> **Sfat de optimizare a motorului generativ** – Păstrează prompturile RAG *scurte, bogate în context și ancorate* de un identificator unic al dovezii. Acest lucru maximizează eficiența token‑urilor și îmbunătățește fidelitatea răspunsului.

---

## 1. Prezentare Generală a Sistemului  

Mai jos este o diagramă Mermaid de nivel înalt care ilustrează fluxul de date de la chestionarele primite la interfața live a scorecard‑ului.

```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
```

**Componente cheie**

| Componentă | Scop |
|-----------|------|
| **Formulare de chestionar** | Fișiere JSON sau CSV trimise de furnizori, echipe de vânzări sau auditori. |
| **Depozit de documente** | Stoc central pentru politici, manuale de control, rapoarte de audit și PDF‑uri cu dovezi. |
| **Graf de cunoaștere dinamic** | Graf Neo4j (sau similar) care modelează relațiile *Întrebare ↔ Control ↔ Dovezi ↔ Reglementare*. |
| **Motor RAG** | Strat de recuperare (DB vectorial) + LLM (Claude, GPT‑4‑Turbo). |
| **Calculator de conformitate** | Calculează un scor numeric de conformitate, interval de încredere și rating de risc pentru fiecare întrebare. |
| **Tabloul de bord Scorecard** | Interfață React care redă diagrame Mermaid și widgeturi numerice. |
| **Alerte în timp real** | Webhook Slack/E‑mail pentru elemente care scad sub pragurile politicii. |

---

## 2. Construirea Grafului de Cunoaștere  

### 2.1 proiectare schemă  

O schemă compactă, dar expresivă, menține latența interogărilor scăzută. Tipurile de noduri/ muchii de mai jos sunt suficiente pentru majoritatea furnizorilor SaaS:

```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 pipeline de ingestie  

1. **Parse** – Folosește Document AI (OCR + NER) pentru a extrage titluri de controale, referințe la dovezi și mapări de reglementări.  
2. **Normalize** – Convertește fiecare entitate la schema canonicală de mai sus; elimină duplicatele pe baza hash‑ului.  
3. **Enrich** – Populează embedding‑uri (de ex. `text‑embedding‑3‑large`) pentru câmpurile textuale ale fiecărui nod.  
4. **Load** – Upsertă nodurile și relațiile în Neo4j; stochează embedding‑urile într‑un DB vectorial (Pinecone, Weaviate).  

Un DAG Airflow ușor poate programa pipeline‑ul la fiecare **15 minute**, garantând actualitate aproape în timp real.

---

## 3. Generare Augmentată de Recuperare  

### 3.1 șablon de prompt  

Promptul trebuie să conțină trei secțiuni:

1. **Instrucțiune de sistem** – Definește rolul modelului (Asistent de Conformitate).  
2. **Context recuperat** – Fragmente exacte din graful de cunoștințe (maxim 3 rânduri).  
3. **Întrebarea utilizatorului** – Elementul chestionarului la care se răspunde.

```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 strategie de recuperare  

- **Căutare hibridă**: combină potrivirea BM25 pe cuvinte cheie cu similaritatea vectorială pentru a expune atât limbajul exact al politicii, cât și controalele semantic legate.  
- **Top‑k = 3**: limitează la trei fragmente de dovezi pentru a menține consumul de token‑uri scăzut și a îmbunătăți trasabilitatea.  
- **Prag de scor**: elimină fragmentele cu similaritate < 0.78 pentru a evita rezultate zgomotoase.

### 3.3 calculul încrederii  

După generare, calculează un **scor de încredere** utilizând:

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

Dacă `confidence < 0.65`, Calculatorul marchează răspunsul pentru revizuire umană.

---

## 4. Motorul de Scorare a Conformității  

Calculatorul convertește fiecare întrebare răspunsă într‑o valoare numerică pe o **scară 0‑100**:

| Metrică | Pondere |
|--------|----------|
| Completitudinea răspunsului (prezența câmpurilor obligatorii) | 30 % |
| Acoperirea dovezilor (număr de ID‑uri de dovezi unice) | 25 % |
| Încredere (încrederea RAG) | 30 % |
| Impact reglementativ (cadre cu risc ridicat) | 15 % |

Scorul final este suma ponderată. Motorul derivă, de asemenea, un **rating de risc**:

* **0‑49** → Roșu (Critic)  
* **50‑79** → Portocaliu (Moderat)  
* **80‑100** → Verde (Conform)  

Aceste ratinguri sunt transmise direct în vizualizarea de bord.

---

## 5. Tabloul de bord Scorecard în Timp Real  

### 5.1 Hartă de căldură Mermaid  

O hartă de căldură oferă o vizualizare instantanee a acoperirii pe cadre.

```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;
```

Tabloul de bord utilizează **React‑Flow** pentru a încorpora codul Mermaid. De fiecare dată când back‑end‑ul actualizează un scor, interfața regenerează șirul Mermaid și îl re‑redă, oferind utilizatorilor o **vedere cu latență zero** a posturii de conformitate.

### 5.2 Diagramă radar pentru distribuția riscurilor  

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

Diagrama radar este actualizată printr‑un canal WebSocket care trimite tablouri numerice actualizate de la Calculatorul de conformitate.

### 5.3 Tipare de interacțiune  

| Acțiune | Element UI | Apel backend |
|---------|------------|--------------|
| **Vizualizare detaliată** | Click pe un nod al hărții de căldură | Preia lista de dovezi detaliate pentru acel control |
| **Suprascriere** | Casetă de editare inline | Scriere directă în graf de cunoștințe cu pistă de audit |
| **Configurare alerte** | Slider pentru pragul de risc | Actualizează regula de alertare în micro‑serviciul de Alerte |

---

## 6. Securitate și Guvernanță  

1. **Dovadă cu zero‑knowledge pentru verificarea dovezilor** – Stochează un hash SHA‑256 pentru fiecare fișier de dovadă; generează un ZKP la acces pentru a demonstra integritatea fără a expune conținutul.  
2. **Control de acces bazat pe rol (RBAC)** – Folosește politici OPA pentru a restricționa cine poate edita scoruri vs. cine poate doar vizualiza.  
3. **Audit logging** – Fiecare apel RAG, calcul de încredere și actualizare de scor este scris într‑un jurnal imuabil tip append‑only (ex. Amazon QLDB).  
4. **Rezidență a datelor** – DB‑ul vectorial și Neo4j pot fi desfășurate în `eu‑west‑1` pentru conformitate GDPR, în timp ce LLM rulează într‑o instanță blocată pe regiune cu endpoint privat.

---

## 7. Scalarea Motorului  

| Provocare | Soluție |
|-----------|---------|
| **Volum mare de chestionare** (10k+ pe zi) | Desfășurarea RAG ca **container serverless** în fața unui API‑gateway; auto‑scalare pe baza latenței cererilor. |
| **Schimbări frecvente ale embedding‑urilor** (noi politici la fiecare oră) | Actualizare incrementală a embedding‑urilor: re‑calculează doar pentru documentele modificate, păstrează vectorii existenți în cache. |
| **Latență în dashboard** | Trimite actualizări prin **Server‑Sent Events**; cachează șirurile Mermaid pe cadru pentru reutilizare rapidă. |
| **Gestionarea costurilor** | Folosește **embedding‑uri cuantizate** (8‑bit) și grupează apelurile LLM (max 20 întrebări) pentru a amortiza costurile cererii. |

---

## 8. Listă de Verificare pentru Implementare  

- [ ] Definirea schemei grafului de cunoștințe și ingestia corpus‑ului inițial de politici.  
- [ ] Configurarea DB‑ului vectorial și a pipeline‑ului de căutare hibridă.  
- [ ] Crearea șablonului de prompt RAG și integrarea cu LLM ales.  
- [ ] Implementarea formulei de calcul al încrederii și a pragurilor.  
- [ ] Dezvoltarea calculatorului de conformitate cu metricile ponderate.  
- [ ] Proiectarea dashboard‑ului React cu componente Mermaid (hartă de căldură, diagramă radar, flux).  
- [ ] Configurarea canalului WebSocket pentru actualizări în timp real.  
- [ ] Aplicarea RBAC și a middleware‑ului de audit‑log.  
- [ ] Deploy într‑un mediu de staging; rularea unui test de încărcare pentru 5 k QPS.  
- [ ] Activarea webhook‑ului de alertă către Slack/Teams pentru încălcări ale pragurilor de risc.  

---

## 9. Impact Real‑World  

Un pilot recent la o firmă SaaS de dimensiuni medii a demonstrat o **reducere de 70 % a timpului petrecut pentru răspunsul la chestionarele furnizorilor**. Tabloul de bord live a evidențiat doar trei lacune cu risc ridicat, permițând echipei de securitate să aloce resurse eficient. În plus, sistemul de alertare bazat pe încredere a prevenit o potențială încălcare de conformitate prin identificarea unei dovezi lipsă din [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) cu **48 de ore** înainte de auditul programat.

---

## 10. Îmbunătățiri Viitoare  

1. **RAG federat** – Recuperarea de dovezi de la organizații partenere fără mișcare de date, folosind calcul multipartit securizat.  
2. **UI generativă** – Permite LLM‑ului să genereze diagrame Mermaid direct din comenzi naturale “arată-mi o hartă de căldură a acoperirii [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)”.  
3. **Scoring predictiv** – Alimentarea scorurilor istorice într‑un model de serie temporală pentru a prezice lacunele de conformitate viitoare.  

---

## Vezi și  

- [Generare Augmentată de Recuperare: Ghid practic – Documentație LangChain](https://python.langchain.com/docs/use_cases/retrieval_qa)  
- [Editor Live Mermaid & Documentație](https://mermaid-js.github.io/mermaid/#/)