
# Адаптивный движок суммирования доказательств для опросников поставщиков в реальном времени

Сегодня предприятия получают десятки опросников по безопасности каждую неделю — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5 и растущий набор отраслевых анкет. Обычно ответы копируются в веб‑форму, к ним прикрепляются PDF‑файлы, после чего тратятся часы на проверку, что каждое доказательство соответствует заявленному контролю. Ручные операции создают «узкие места», повышают риск несоответствий и увеличивают стоимость ведения бизнеса.

**Procurize AI** уже решает многие проблемы с помощью оркестрации задач, совместных комментариев и черновиков ответов, созданных ИИ. Следующий шаг — **работа с доказательствами**: как предоставить нужный артефакт — политику, отчёт аудита, снимок конфигурации — в точном формате, ожидаемом ревьюером, при этом гарантируя актуальность, релевантность и возможность аудита.

В этой статье мы представляем **Адаптивный движок суммирования доказательств (AESE)** — само‑оптимизирующийся сервис ИИ, который:

1. **Определяет** оптимальный фрагмент доказательства для каждого пункта опросника в реальном времени.  
2. **Суммирует** фрагмент в короткое, готовое к регулятору повествование.  
3. **Связывает** резюме с исходным документом в версии‑управляемом графе знаний.  
4. **Проверяет** результат в соответствии с политиками соответствия и внешними стандартами с помощью LLM, усиленного RAG.  

В результате получается **одним‑кликом** сформированный ответ, который может быть проверен, одобрен или отклонён человеком, а система одновременно фиксирует неподделываемый след происхождения.

---

## Почему традиционное управление доказательствами не справляется

| Ограничение | Классический подход | Преимущество AESE |
|-------------|----------------------|-------------------|
| **Ручной поиск** | Аналитики ищут в SharePoint, Confluence или локальных дисках. | Автоматический семантический поиск по федеративному хранилищу. |
| **Статичные вложения** | PDF‑файлы или скриншоты прикрепляются без изменений. | Динамическое извлечение только нужных разделов, уменьшает размер передаваемых данных. |
| **Разрыв версий** | Часто прикрепляются устаревшие доказательства. | Версионирование узлов графа гарантирует использование последнего одобренного артефакта. |
| **Отсутствие контекстного рассуждения** | Ответы копируются дословно, без нюансов. | Суммирование, управляемое LLM, адаптирует язык к тону опросника. |
| **Пробелы в аудите** | Нет прослеживаемости от ответа к источнику. | Ребра provenance в графе создают проверяемый аудит‑путь. |

Эти пробелы приводят к **увеличению времени выполнения на 30‑50 %** и повышают вероятность ошибок в соответствии. AESE устраняет их в едином, согласованном конвейере.

---

## Основная архитектура AESE

Движок построен из трёх плотно связанных слоёв:

1. **Слой семантического поиска** — гибридный RAG‑индекс (плотные векторы + BM25) для извлечения кандидатов‑доказательств.  
2. **Слой адаптивного суммирования** — тонко настроенный LLM с шаблонами подсказок, адаптирующимися к контексту опросника (отрасль, регуляция, уровень риска).  
3. **Слой графа происхождения** — свойственный граф, хранящий узлы доказательств, ответы и ребра «derived‑from», обогащённые версионированием и криптографическими хешами.

Ниже представлена диаграмма Mermaid, иллюстрирующая поток данных от запроса опросника до окончательного ответа.

```mermaid
graph TD
    A["Элемент опросника"] --> B["Извлечение намерения"]
    B --> C["Семантический поиск"]
    C --> D["Топ‑K фрагментов"]
    D --> E["Создатель адаптивных подсказок"]
    E --> F["Суммаризатор LLM"]
    F --> G["Суммированные доказательства"]
    G --> H["Обновление графа происхождения"]
    H --> I["Публикация ответа"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Все подписи узлов находятся в двойных кавычках, как того требует синтаксис.*

---

## Пошаговый рабочий процесс

### 1. Извлечение намерения

Когда пользователь открывает поле опросника, UI отправляет сырой текст вопроса в лёгкую модель намерения. Модель классифицирует запрос по одной из нескольких **категорий доказательств** (политика, отчёт аудита, конфигурация, фрагмент журнала, сторонняя аттестация).

### 2. Семантический поиск

Классифицированное намерение инициирует запрос к гибридному RAG‑индексу:

- **Плотные векторы** генерируются энкодером, дообученным на корпоративном корпусе документов соответствия.  
- **BM25** обеспечивает лексическое совпадение по регулятивным ссылкам (например, «ISO 27001 A.12.1»).

Движок возвращает **Топ‑K** (по умолчанию = 5) фрагментов, каждый представленный лёгкой мета‑записью:

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

### 3. Создатель адаптивных подсказок

Система формирует динамическую подсказку, включающую:

- Исходный текст вопроса.  
- Выбранные фрагменты доказательств (в виде короткого маркерного списка).  
- Руководства по регулятивному тону (например, «использовать пассивный залог, ссылаться на номера пунктов»).  

Пример подсказки:

```
Вы — специалист по соответствию, отвечаете на вопрос: "Как ваша организация обеспечивает принцип наименьших привилегий?"
Соответствующие доказательства:
- Раздел 4.2 Политики контроля доступа (v2.1) — определение ролевого доступа.
- Отчёт аудита Q3‑2024 — результаты проверок разрешений.
Составьте лаконичный ответ (не более 150 слов), содержащий ссылку на пункт политики и короткое обоснование.
```

### 4. Суммаризатор LLM

**Доменно‑адаптированный LLM** (например, 13‑млн‑параметровый модель, дообученный на 10 k исторических пар «вопрос‑доказательство») обрабатывает подсказку и выдаёт резюме, которое:

- **Цитирует** точный источник («см. Политику контроля доступа §4.2»).  
- **Сохраняет** язык, согласованный с ранее одобренными ответами (через few‑shot примеры).  

Типичный вывод:

> «Мы обеспечиваем принцип наименьших привилегий с помощью ролевого контроля, определённого в Политике контроля доступа § 4.2. Права проверяются ежеквартально, о чём свидетельствует Отчёт аудита Q3‑2024, подтверждающий 100 % соответствие определённым ролям.»

### 5. Обновление графа происхождения

В графе создаётся узел ответа со свойствами:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- Рёбра `DERIVED_FROM`, связывающие его с каждым узлом исходного доказательства.  

Каждое ребро хранит хеш фрагмента, гарантируя неизменяемость. Граф сохраняется в базе, поддерживающей **Merkle‑tree**, что обеспечивает криптографическую проверку и устойчивость к подделке.

### 6. Публикация ответа и проверка человеком

Сгенерированный ответ появляется в UI опросника с кнопкой **«Просмотр доказательства»**. При её нажатии показываются связанные фрагменты, их версии и **цифровая подпись**. Ревьюеры могут:

- **Одобрить** — создаётся неизменяемая запись аудита.  
- **Отредактировать** — создаётся новая версия узла ответа.  
- **Отклонить** — обратный сигнал попадает в цикл обучения модели.

---

## Обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF)

AESE использует лёгкий цикл RLHF:

1. Сбор действий ревьюеров (одобрить/отредактировать/отклонить) с отметками времени.  
2. Преобразование правок в **парные предпочтения** (исходный vs. отредактированный ответ).  
3. Периодическая дообучка LLM на этих предпочтениях с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO).  

Со временем модель усваивает фирменные формулировки организации, снижая необходимость ручных правок до **70 %**.

---

## Гарантии безопасности и соответствия

| Беспокойство | Митигирование в AESE |
|--------------|----------------------|
| **Утечка данных** | Поиск и генерация происходят внутри VPC; веса модели не покидают защищённую среду. |
| **Подделка следа** | Криптографические хеши сохраняются в неизменяемых ребрах графа; любая модификация приводит к недействительности подписи. |
| **Соответствие регуляциям** | Шаблоны подсказок включают правила цитирования регуляций; модель проходит квартальный аудит. |
| **Конфиденциальность** | При индексации чувствительные персональные данные маскируются с помощью дифференциально‑приватного фильтра. |
| **Объяснимость** | Ответ сопровождается «трасой источника», которую можно экспортировать в PDF‑аудит‑лог. |

---

## Показатели производительности

| Показатель | Базовый (ручной) | AESE (пилот) |
|------------|-------------------|--------------|
| Среднее время ответа на пункт | 12 мин (поиск + написание) | 45 сек (автосуммирование) |
| Размер вложения доказательства | 2,3 МБ (полный PDF) | 215 КБ (извлечённый фрагмент) |
| Процент одобрения с первой попытки | 58 % | 92 % |
| Полнота аудита | 71 % (недостаёт информации о версии) | 100 % (граф‑основанный) |

Эти цифры получены в ходе шестимесячного пилотного проекта в среднем SaaS‑провайдере, обрабатывающем ~1 200 пунктов опросников в месяц.

---

## Интеграция с платформой Procurize

AESE реализован как **микросервис** с REST‑API:

- `POST /summarize` — принимает `question_id` и необязательный `context`.  
- `GET /graph/{answer_id}` — возвращает данные provenance в формате JSON‑LD.  
- `WEBHOOK /feedback` — принимает действия ревьюеров для цикла RLHF.

Сервис легко внедряется в существующие воркфлоу — в пользовательскую тикет‑систему, CI/CD‑конвейер проверок соответствия или напрямую в UI Procurize через лёгкий JavaScript‑SDK.

---

## План развития

1. **Мультимодальные доказательства** — включение скриншотов, схем архитектуры и фрагментов кода с помощью vision‑моделей.  
2. **Федерация графов знаний между организациями** — безопасный обмен узлами доказательств с сохранением provenance.  
3. **Контроль доступа нулевого доверия** — атрибутно‑ориентированные политики на запросы графа, гарантируя видимость только уполномоченным ролям.  
4. **Двигатель прогноза регуляций** — комбинация AESE с моделью прогнозирования изменений нормативных требований для предвосхищения потенциальных пробелов в доказательствах.

---

## Заключение

Адаптивный движок суммирования доказательств превращает **болезненный «поиск‑и‑вложение»** в плавный, управляемый ИИ‑опыт, обеспечивая:

- **Скорость** — ответы в реальном времени без потери глубины.  
- **Точность** — контекстно‑ориентированное суммирование, согласованное со стандартами.  
- **Аудируемость** — неизменяемый provenance для каждого ответа.  

Объединив генерацию с поддержкой поиска, динамические подсказки и версионируемый граф знаний, AESE поднимает планку автоматизации соответствия. Организации, внедряющие эту возможность, могут ожидать более быстрых закрытий сделок, снижения рисков аудита и измеримого конкурентного преимущества в всё более требовательном к безопасности B2B‑рынке.