# AI Orchestrovaný Znalostný Graf pre Automatizáciu Dotazníkov v Reálnom Čase

**Abstrakt** – Moderní poskytovatelia SaaS čelia neustálej záplave bezpečnostných dotazníkov, auditov súladu a hodnotení rizík dodávateľov. Manuálne spracovanie vedie k oneskoreniam, chybám a drahým opravam. Riešením novej generácie je **AI‑orchestrovaný znalostný graf**, ktorý spája dokumenty politík, dôkazové artefakty a kontextové rizikové dáta do jedného dotazovateľného systému. V kombinácii s Retrieval‑Augmented Generation (RAG) a event‑driven orchestráciou graf poskytuje okamžité, presné a auditovateľné odpovede – čím sa tradičný reaktívny proces mení na proaktívny engine súladu.

---

## 1. Prečo Tradičná Automatizácia Selháva

| Problém | Tradičný prístup | Skrytý náklad |
|------------|----------------------|-------------|
| **Roztrieštené údaje** | Rozptýlené PDF, tabuľky, nástroje na ticketing | Duplicitná práca, chýbajúce dôkazy |
| **Statické šablóny** | Predvyplnené dokumenty Word, ktoré je potrebné ručne upravovať | Zastaralé odpovede, nízka agilita |
| **Zmätenosť verzií** | Viaceré verzie politík medzi tímami | Riziko neregulárnej nezhody |
| **Žiadny auditný záznam** | Ad‑hoc kopírovanie, bez pôvodu | Ťažké preukázať správnosť |

Aj pokročilé nástroje na pracovné postupy bojujú, pretože každú otázku vnímajú ako izolovaný formulár namiesto **sémantického dotazu** nad jednotnou znalosťovou bázou.

---

## 2. Základná Architektúra AI Orchestrovaného Znalostného Grafu

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Ingests| B["Semantic Parser"]
    B --> C["Knowledge Graph Store"]
    D["Evidence Vault"] -->|Metadata extraction| C
    E["Vendor Profile Service"] -->|Context enrichment| C
    F["Event Bus"] -->|Triggers updates| C
    C --> G["RAG Engine"]
    G --> H["Answer Generation API"]
    H --> I["Questionnaire UI"]
    I --> J["Audit Log Service"]
```

*Obrázok 1 – Vysoká úroveň toku dát pre odpoveď na dotazník v reálnom čase.*

### 2.1 Vrstva Ingestie

* **Policy Repository** – Centrálne úložisko pre [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), a interné politiky. Dokumenty sú parsované pomocou LLM‑pohonových sémantických extraktorov, ktoré konvertujú odstavcové klauzuly do trojíc grafu (subjekt, predikát, objekt).  
* **Evidence Vault** – Ukladá audit logy, snímky konfigurácií a externé potvrdenia. Ľahká OCR‑LLM pipeline extrahuje kľúčové atribúty (napr. „šifrovanie‑v‑odpočinku povolené“) a priradí metadáta pôvodu.  
* **Vendor Profile Service** – Normalizuje údaje o dodávateľoch, ako je rezidencia dát, SLA a rizikové skóre. Každý profil sa stáva uzlom prepojeným na relevantné klauzuly politík.

### 2.2 Úložisko Znalostného Grafu

**Vlastnostný graf** (napr. Neo4j alebo Amazon Neptune) hostí entity:

| Entita | Kľúčové vlastnosti |
|--------|--------------------|
| PolicyClause | id, názov, kontrola, verzia, dátumUplatnenia |
| EvidenceItem | id, typ, zdroj, timestamp, dôvera |
| Vendor | id, názov, región, rizikovéSkóre |
| Regulation | id, názov, jurisdikcia, poslednáAktualizácia |

Vzťahy zachytávajú:

* `ENFORCES` – PolicyClause → Control (vynucuje)  
* `SUPPORTED_BY` – PolicyClause → EvidenceItem (podporované)  
* `APPLIES_TO` – Vendor (aplikuje sa na)  
* `REGULATED_BY` – Regulation (regulované)

### 2.3 Orchestrácia a Event Bus

Vrstva mikro‑servisov riadená udalosťami (Kafka alebo Pulsar) šíri zmeny:

* **PolicyUpdate** – Spúšťa re‑indexovanie súvisiacich dôkazov.  
* **EvidenceAdded** – Aktivuje validačný workflow, ktorý ohodnotí dôveru.  
* **VendorRiskChange** – Upravením váhy odpovedí pri otázkach citlivých na riziko.  

Orchestrácia postavená na Temporal.io alebo Cadence zabezpečuje spracovanie **exactly‑once**, čo udržuje graf **vždy aktuálny**.

### 2.4 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Keď používateľ pošle otázku dotazníka, systém:

1. **Semantické Vyhľadávanie** – Nájde najrelevantnejší pod‑graf pomocou vektorových embeddingov (FAISS + OpenAI embeddings).  
2. **Kontextový Prompt** – Zostaví prompt, ktorý obsahuje klauzuly politík, prepojené dôkazy a špecifiká dodávateľa.  
3. **Generovanie LLM** – Zavolá doladený LLM (napr. Claude‑3 alebo GPT‑4o) na vytvorenie stručnej odpovede.  
4. **Post‑Processing** – Overí konzistenciu odpovede, pripojí citácie (ID uzlov grafu) a uloží výsledok do **Audit Log Service**.

---

## 3. Prúd Odpovedí v Reálnom Čase – Krok za Krokom

1. **Používateľská otázka** – „Šifrujete dáta v pokoji pre zákazníkov z EÚ?“  
2. **Klasifikácia Úmyslu** – NLP model identifikuje úmysel ako *Šifrovanie‑v‑odpočinku*.  
3. **Grafové Vyhľadávanie** – Nájde `PolicyClause` „Encryption‑At‑Rest“ prepojený na `EvidenceItem` „AWS KMS configuration snapshot (2025‑09‑30)“.  
4. **Kontekst Dodávateľa** – Skontroluje atribút regiónu dodávateľa; príznak EU spúšťa ďalší dôkaz (napr. GDPR‑kompatibilná DPA).  
5. **Konštrukcia Promptu**:  
   ```
   Provide a concise answer for the following question.
   Question: Do you encrypt data at rest for EU customers?
   Policy: "Encryption‑At‑Rest" (control: C1.1, version: 3.2)
   Evidence: "AWS KMS snapshot" (date: 2025‑09‑30, confidence: 0.98)
   Vendor: "Acme SaaS EU" (region: EU, riskScore: 0.12)
   ```  
6. **Generovanie LLM** – Vracia: “Áno. Veľké dáta pre EU zákazníkov sú šifrované v pokoji pomocou AWS KMS s rotujúcimi CMK. Dôkaz: AWS KMS snapshot (2025‑09‑30).”  
7. **Auditná Stopka** – Ukladá odpoveď s ID uzlov, timestamp a kryptografickým hashom pre ochranu proti manipulácii.  
8. **Dodanie** – Odpoveď sa zobrazí okamžite v UI dotazníka, pripravená na schválenie.

Celý cyklus trvá **pod 2 sekundy** pri typickom zaťažení.

---

## 4. Výhody oproti Konvenčným Riešeniam

| Metrika | Tradičný pracovný postup | AI Orchestrovaný Graf |
|--------|--------------------------|----------------------|
| **Latencia odpovede** | 30 min – 4 hod (ľudský čas) | ≤ 2 s (automatizované) |
| **Pokrytie dôkazmi** | 60 % požadovaných artefaktov | 95 %+ (automaticky prepojené) |
| **Auditovateľnosť** | Manuálne logy, medzery | Nemenná hash‑prepojená stopka |
| **Škálovateľnosť** | Lineárne s veľkosťou tímu | Takmer lineárne s výpočtovými zdrojmi |
| **Adaptabilita** | Vyžaduje ručnú revíziu šablón | Automatické aktualizácie cez event bus |

---

## 5. Implementácia Grafu vo Vašej Organizácii

### 5.1 Zoznam Úloh Pre Prípravu Dát

1. **Zbierať** všetky PDF, markdown a interné kontrolné dokumenty.  
2. **Normalizovať** naming konvencie dôkazov (napr. `evidence_<type>_<date>.json`).  
3. **Mapovať** atribúty dodávateľov na jednotný schému (región, kritickosť, atď.).  
4. **Označiť** každý dokument príslušnou regulatornou jurisdikciou.

### 5.2 Odporúčania Pre Technologický Stack

| Vrstva | Odporúčaný Nástroj |
|-------|---------------------|
| Ingestia | Apache Tika + LangChain loaders |
| Sémantický Parsér | OpenAI `gpt‑4o‑mini` s few‑shot promptami |
| Grafové Úložisko | Neo4j Aura (cloud) alebo Amazon Neptune |
| Event Bus | Confluent Kafka |
| Orchestrácia | Temporal.io |
| RAG | LangChain + OpenAI embeddings |
| Front‑end UI | React + Ant Design, integrovaný s Procurize API |
| Auditing | HashiCorp Vault pre manažované podpisové kľúče |

### 5.3 Správne Praktiky Správy

* **Recenzia zmien** – Každá aktualizácia politiky alebo dôkazu prechádza dvojitou kontrolou pred publikovaním do grafu.  
* **Prahy dôvery** – Dôkazy pod 0,85 dôvery sú označené na manuálnu verifikáciu.  
* **Politika uchovávania** – Zachovať všetky snímky grafu minimálne 7 rokov kvôli auditovým požiadavkám.

---

## 6. Prípadová Štúdia: Zníženie Doby Spracovania o 80 %

**Spoločnosť**: FinTechCo (stredne veľký SaaS pre platby)  
**Problém**: Priemerná doba odpovede na dotazník 48 hodín, časté meškania.  
**Riešenie**: Nasadenie AI‑orchestrovaného znalostného grafu podľa vyššie popísanej architektúry. Integrovali existujúci repozitár politík (150 dokumentov) a evidence vault (3 TB logov).  

**Výsledky (pilot 3 mesiace)**  

| KPI | Pred | Po |
|-----|------|----|
| Priemerná latencia odpovede | 48 h | 5 min |
| Pokrytie dôkazmi | 58 % | 97 % |
| Kompletnosť audit‑logu | 72 % | 100 % |
| Počet FTE pre dotazníky | 4 FTE | 1 FTE |

Pilot tiež odhalil 12 zastaraných klauzúl politík, čo viedlo k revízii súladu a úspore ďalších 250 tis. USD potenciálnych pokút.

---

## 7. Budúce Vylepšenia

1. **Zero‑Knowledge Proofs** – Vkladať kryptografické dôkazy integrity bez odhaľovania surových dát.  
2. **Federované Znalostné Grafy** – Umožniť spoluprácu viacerých spoločností pri zachovaní suverenity dát.  
3. **Explainable AI (Vysvetliteľná AI)** – Automaticky generovať strom odôvodnení pre každú odpoveď, zvyšujúc dôveru recenzentov.  
4. **Dynamické Predpovedanie Regulácií** – Napájať nadchádzajúce regulačné návrhy do grafu pre proaktívne úpravy kontrol.

---

## 8. Ako Začať Dnes

1. **Klonujte referenčnú implementáciu** – `git clone https://github.com/procurize/knowledge‑graph‑orchestrator`.  
2. **Spustite Docker compose** – nasadí Neo4j, Kafka, Temporal a Flask RAG API.  
3. **Nahrajte prvú politiku** – pomocou CLI `pgctl import-policy ./policies/iso27001.pdf`.  
4. **Otestujte otázku** – cez Swagger UI na `http://localhost:8000/docs`.

Po hodine máte živý, dotazovateľný graf pripravený odpovedať na reálne bezpečnostné otázky.

---

## 9. Záver

**Reálny, AI‑orchestrovaný znalostný graf** mení súlad z úzkeho úzla na strategickú výhodu. Zjednotením politík, dôkazov a kontextu dodávateľov a využitím event‑driven orchestrácie s RAG môžu organizácie poskytovať okamžité, auditovateľné odpovede aj na tie najzložitejšie bezpečnostné dotazníky. Výsledkom je rýchlejšie uzatváranie obchodov, nižšie riziko nezhody a škálovateľný základ pre budúce AI‑poháňané iniciatívy správy.

---

## Ďalšie odkazy
- [Retrieval‑Augmented Generation for Compliance](https://arxiv.org/abs/2302.12345)  
- [Temporal.io Orchestration Patterns](https://docs.temporal.io/docs)