
# Hybrid Retrieval Augmented Generation s detekciou driftu politík v reálnom čase pre bezpečnostné dotazníky

## Úvod

Bezpečnostné dotazníky sú kľúčovým mechanizmom brány pri predaji B2B SaaS. Poskytovatelia musia opakovane odpovedať na stovky otázok súladu, ktoré sa týkajú štandardov ako [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) / [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html), [GDPR](https://gdpr.eu/) a priemyselných regulácií. Tradične bezpečnostné tímy udržiavajú statické repozitáre odpovedí, ktoré kopírujú a vkladajú, pričom rýchlo zastarávajú, keď sa politiky menia.  

**Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** sa objavila ako výkonný spôsob, ako syntetizovať najnovšie odpovede zakotvením veľkých jazykových modelov (LLM) v starostlivo upravenej znalostnej báze. Väčšina implementácií však predpokladá, že táto báza je statická. V praxi sa regulačné požiadavky menia – k ISO 27001 sa pridáva nová klauzula, zákon o ochrane osobných údajov sa mení alebo sa upravuje interná politika. Ak RAG motor nepozná tento drift, vygenerované odpovede môžu byť nekompatibilné a vystaviť organizáciu auditným zisteniam.

Tento článok predstavuje **vrstvu detekcie driftu politík v reálnom čase**, ktorá neustále monitoruje zmeny v regulačných dokumentoch a interných repozitároch politík a okamžite obnovuje index vyhľadávania používaný hybridnou RAG pipeline. Výsledkom je samoliečiaci systém automatizácie dotazníkov, ktorý poskytuje súladné, auditovateľné odpovede v okamihu, keď sa regulácia alebo politika zmení.

## Hlavný problém: Zastaralé znalosti v RAG pipeline

1. **Statický index vyhľadávania** – Väčšina RAG riešení vytvorí vektorový store raz a používa ho niekoľko týždňov alebo mesiacov.  
2. **Rýchlosť regulácií** – V roku 2025 GDPR 2.0 priniesol nové práva subjektov údajov a ISO 27001 2025 pridala klauzulu „Riziko dodávateľského reťazca“.  
3. **Riziko auditu** – Zastaralá odpoveď môže viesť k auditným zisteniam, nákladom na nápravu a strate dôvery.  

Bez mechanizmu na detekciu a reakciu na drift politík hybridný RAG prichádza o svoj účel poskytovať spoľahlivé, aktuálne odpovede.

## Prehľad architektúry hybridného RAG

Hybridný RAG spája **symbolické vyhľadávanie** (prehľadávanie upravenej znalostnej grafu) s **generatívnou syntézou** (generovanie pomocou LLM) na tvorbu odpovedí vysokej kvality. Architektúra sa skladá z piatich logických vrstiev:

1. **Vkladávanie a normalizácia dokumentov** – Načítanie regulačných PDF, markdown politík a dôkazov špecifických pre poskytovateľa.  
2. **Staviteľ́ znalostného grafu** – Extrakcia entít, vzťahov a máp súladu, uloženie do grafovej databázy.  
3. **Vektorový vyhľadávací engine** – Kódovanie uzlov grafu a textových úryvkov do embeddingov pre vyhľadávanie podľa podobnosti.  
4. **Generačná vrstva LLM** – Promptovanie LLM s načítaným kontextom a štruktúrovanou šablónou odpovede.  
5. **Detektor driftu politík** – Neustále sleduje zdrojové dokumenty na zmeny a spúšťa obnovy indexu.

### Mermaid diagram úplnej pipeline

```mermaid
graph TD
    A["Zdroje dokumentov"] --> B["Vkladávanie a normalizácia"]
    B --> C["Staviteĺ znalostného grafu"]
    C --> D["Vektorový úložisko"]
    D --> E["Hybridné vyhľadávanie"]
    E --> F["Generovanie LLM"]
    F --> G["Výstup odpovede"]
    H["Detektor driftu politík"] --> C
    H --> D
    style H fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## Detekcia driftu politík v reálnom čase

### Čo je drift politík?

Drift politík označuje akúkoľvek **pridávaciu, odstraňovaciu alebo modifikačnú** zmenu v regulačnom texte alebo internom dokumente o súlade. Môže byť kategorizovaný ako:

| Typ driftu | Príklad |
|------------|---------|
| **Pridanie** | Nový článok GDPR vyžadujúci explicitný súhlas pre dáta generované AI. |
| **Odstránenie** | Odstránenie zastaraného kontrolného prvku ISO 27001. |
| **Modifikácia** | Aktualizovaný jazyk v SOC 2 Trust Services Criterion. |
| **Zmena verzie** | Prechod z ISO 27001:2013 na ISO 27001:2025. |

### Techniky detekcie

1. **Monitorovanie kontrolného súčtu** – Vypočíta sa hash SHA‑256 každého zdrojového súboru. Nesúlad hash signáluje zmenu.  
2. **Semantický diff** – Použije sa model na úrovni viet (napr. SBERT) na porovnanie starej a novej verzie a označenie zmien s vysokým dopadom.  
3. **Parsing zmenových logov** – Mnoho štandardov publikovať štruktúrované zmenové logy (napr. XML); ich parsovanie poskytuje explicitné signály driftu.  

Keď sa deteguje udalosť driftu, systém vykoná:

* **Aktualizáciu grafu** – Pridá/odstráni/modifikuje uzly a hrany tak, aby odrážali novú štruktúru politiky.  
* **Prekódovanie embeddingov** – Rekóduje postihnuté uzly a uloží ich do vektorového store.  
* **Neplatnosť cache** – Vyčistí všetky zastarané cache vyhľadávania, aby nasledujúci LLM dotaz použil čerstvý kontext.  

### Sekvenčný diagram obnovy riadený udalosťami

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Zdroj as Zdroje dokumentov
    participant Detektor as Detektor driftu
    participant Graf as Znalostný graf
    participant Vektor as Vektorové úložisko
    participant LLM as RAG engine
    Zdroj->>Detektor: Nová verzia nahraná
    Detektor->>Detektor: Vypočítať hash a semantický rozdiel
    Detektor-->>Graf: Aktualizovať uzly/hrany
    Detektor-->>Vektor: Prekódovať zmenené uzly
    Detektor->>LLM: Neplatnosť cache
    LLM->>LLM: Použiť obnovený index pre ďalší dopyt
```

## Výhody stacku hybridného RAG + detekcie driftu

| Výhoda | Popis |
|--------|-------|
| **Čerstvosť súladu** | Odpovede vždy odrážajú najnovší regulačný jazyk. |
| **Auditná stopa** | Každá udalosť driftu loguje pred a po stav, poskytujúc dôkaz o proaktívnom súlade. |
| **Znížená manuálna námaha** | Bezpečnostné tímy už nepotrebujú manuálne sledovať aktualizácie politík. |
| **Škálovateľnosť naprieč štandardmi** | Model založený na grafe podporuje harmonizáciu viacerých rámcov (SOC 2, ISO 27001, GDPR a ďalšie). |
| **Vyššia presnosť odpovedí** | LLM dostáva presnejší, aktuálny kontext, čo redukuje halucinácie. |

## Kroky implementácie

1. **Nastavenie konektorov na zdroje**  
   * API pre orgány štandardov (ISO, NIST).  
   * Interné repozitáre dokumentov (Git, SharePoint).  

2. **Vytvorenie znalostného grafu**  
   * Použiť Neo4j alebo Amazon Neptune.  
   * Definovať schému: `Policy`, `Clause`, `Control`, `Evidence`.  

3. **Vytvorenie vektorového úložiska**  
   * Vybrať Milvus, Pinecone alebo Faiss.  
   * Indexovať embeddingy generované modelom OpenAI `text-embedding-ada-002` alebo lokálnym modelom.  

4. **Nasadenie detektora driftu**  
   * Plánovať denné úlohy na výpočet kontrolných súčtov.  
   * Integrovať model semantického diffu (napr. `sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2`).  

5. **Konfigurácia hybridnej RAG vrstvy**  
   * Krok vyhľadávania: načítať top‑k uzlov + podporujúce dokumenty.  
   * Promptová šablóna: zahrnúť identifikátory politík a čísla verzií.  

6. **Orchestrácia pomocou event bus**  
   * Použiť Kafka alebo AWS EventBridge na publikovanie udalostí driftu.  
   * Predplatné pre aktualizáciu grafu a prekódovanie vektoru.  

7. **Expose API pre platformy dotazníkov**  
   * REST alebo GraphQL endpoint, ktorý prijme ID otázky a vráti štruktúrovanú odpoveď.  

8. **Monitoring a logovanie**  
   * Sledujte latenciu, latenciu detekcie driftu a metriku správnosti odpovedí.  

## Najlepšie postupy a tipy

* **Tagovanie verzií** – Vždy označujte politiky s semantickými číslami verzií (napr. `ISO27001-2025.1`).  
* **Granulárne uzly** – Modelujte každú klauzulu ako samostatný uzol; znižuje sa rozsah prekódovania pri zmene len jednej klauzuly.  
* **Kalibrácia prahov** – Nastavte prah podobnosti semantického diffu (napr. 0,85) po pilotnom teste, aby ste predišli rušivým signálom.  
* **Ľudský zásah pri vysokých rizikách** – Pre kritické regulačné zmeny smerujte aktualizovanú odpoveď najprv na revíziu súladovým revízorom pred automatickým publikovaním.  
* **Stratégie neplatnosti cache** – Používajte TTL‑založenú cache pre nízko‑rizikové dotazy, ale vždy obídenie cache pre otázky odkazujúce na nedávno zmenené klauzuly.  

## Budúce smerovanie

1. **Federovaná detekcia driftu** – Zdieľať signály driftu medzi viacerými SaaS poskytovateľmi bez odhalenia surových politík pomocou bezpečného viacstranného výpočtu.  
2. **Vysvetliteľné správy o drifte** – Generovať prirodzené jazykové zhrnutia o tom, čo sa zmenilo, prečo je to dôležité a ako bola upravená odpoveď.  
3. **Kontinuálne učenie** – Vkladať opravené odpovede späť do fine‑tuning pipeline LLM, čím sa zlepšuje kvalita budúcej generácie.  
4. **Prioritizácia na základe rizika** – Kombinovať detekciu driftu s modelom skórovania rizika na automatické eskalovanie výrazných zmien k bezpečnostnému vedenstvu.  

## Záver

Spojením hybridného Retrieval‑Augmented Generation s vrstvou detekcie driftu politík v reálnom čase organizácie prechádzajú z statických, náchylných na chyby repozitárov dotazníkov na **živý engine súladu**. Tento engine nielen poskytuje presné odpovede, ale aj **samolieči**, keďkoľvek sa regulácie alebo interné politiky vyvinú. Prístup znižuje manuálnu prácu, posilňuje pripravenosť na audit a poskytuje agilitu potrebnú v dnešnom dynamickom regulačnom prostredí.

---

## Ďalšie zdroje

- [Hybrid Retrieval Augmented Generation – Technical Overview](https://arxiv.org/abs/2403.02115)