
# เครื่องยนต์สรุปหลักฐานเชิงปรับตัวสำหรับแบบสอบถามผู้ขายแบบเรียลไทม์

องค์กรต่าง ๆ ในวันนี้ต้องจัดการกับแบบสอบถามความปลอดภัยหลายสิบชุดต่อสัปดาห์—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5, และแบบสำรวจเฉพาะอุตสาหกรรมอื่น ๆ ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ผู้สมัครทั่วไปมักคัดลอกคำตอบใส่ในฟอร์มเว็บ, แนบไฟล์ PDF, แล้วใช้เวลาหลายชั่วโมงในการตรวจสอบว่าหลักฐานแต่ละชิ้นตรงกับการควบคุมที่อ้างอิงหรือไม่ งานด้วยมือทำให้เกิดคอขวด, เพิ่มความเสี่ยงของความไม่สอดคล้อง, และทำให้ต้นทุนธุรกิจบานปลาย

**Procurize AI** ได้แก้ไขหลายจุดเจ็บปวดด้วยการจัดการงาน, ความคิดเห็นร่วม, และร่างคำตอบที่สร้างโดย AI ขั้นต่อไปคือ **การจัดการหลักฐาน**: วิธีการนำเสนอเอกสารที่เหมาะสม—นโยบาย, รายงานการตรวจสอบ, ภาพสแนปของการกำหนดค่า—ในรูปแบบที่ผู้ตรวจสอบคาดหวัง พร้อมทั้งทำให้หลักฐานสดใหม่, เกี่ยวข้อง, และตรวจสอบได้

ในบทความนี้เราขอเปิดตัว **เครื่องยนต์สรุปหลักฐานเชิงปรับตัว (AESE)** — บริการ AI ที่ปรับตัวเองได้ซึ่งทำหน้าที่:

1. **ระบุ** ส่วนหลักฐานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละข้อคำถามแบบสอบถามแบบเรียลไทม์  
2. **สรุป** ส่วนนั้นเป็นเนื้อเรื่องสั้น ๆ ที่พร้อมส่งให้ผู้กำกับตรวจสอบ  
3. **เชื่อมโยง** สรุปกลับไปยังเอกสารต้นทางในกราฟความรู้ที่ควบคุมเวอร์ชัน  
4. **ตรวจสอบ** ผลลัพธ์กับนโยบายการปฏิบัติตามและมาตรฐานภายนอกด้วย LLM ที่เสริมด้วย RAG  

ผลลัพธ์คือคำตอบที่ **คลิกเดียว** ที่สามารถตรวจสอบ, อนุมัติ, หรือแก้ไขโดยมนุษย์ได้ ขณะเดียวกันระบบบันทึกเส้นทางที่ไม่สามารถดัดแปลงได้ของหลักฐาน

---

## ทำไมการจัดการหลักฐานแบบดั้งเดิมถึงไม่พอ

| ข้อจำกัด | วิธีแบบคลาสสิก | ประโยชน์ของ AESE |
|------------|------------------|----------------|
| **การค้นหาแบบแมนนวล** | นักวิเคราะห์ความปลอดภัยเรียกดู SharePoint, Confluence, หรือไดรฟ์ท้องถิ่น | การค้นหาเชิงความหมายอัตโนมัติทั่วคลังข้อมูลที่รวมศูนย์ |
| **ไฟล์แนบคงที่** | แนบ PDFs หรือสกรีนช็อตโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง | ดึงเฉพาะส่วนที่จำเป็น ลดขนาดไฟล์ลง |
| **เวอร์ชันสภาพแปร** | ทีมบ่อยครั้งแนบหลักฐานล้าสมัย | การเวอร์ชันของโหนดในกราฟรับประกันเอกสารล่าสุดที่ได้รับการอนุมัติ |
| **ไม่มีเหตุผลเชิงบริบท** | คัดลอกคำตอบโดยตรงโดยพลาดนัยยะ | การสรุปเชิงบริบทด้วย LLM ทำให้ภาษาตรงกับโทนของแบบสอบถาม |
| **ช่องว่างการตรวจสอบ** | ไม่มีเส้นทางการตรวจสอบจากคำตอบไปยังแหล่ง | ขอบ “derived‑from” ในกราฟสร้างเส้นทางตรวจสอบที่ตรวจสอบได้ |

ช่องโหว่เหล่านี้ทำให้ **เวลาตอบเพิ่มขึ้น 30‑50 %** และมีโอกาสล้มเหลวตามมาตรฐานเพิ่มขึ้น AESE แก้ไขปัญหาเหล่านี้ทั้งหมดใน pipeline เดียวที่สอดคล้องกัน

---

## สถาปัตยกรรมหลักของ AESE

เครื่องยนต์ประกอบด้วยสามชั้นที่เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิด:

1. **ชั้นการดึงข้อมูลเชิงความหมาย** – ใช้ดัชนี Hybrid RAG (เวกเตอร์หนาแน่น + BM25) เพื่อดึงส่วนหลักฐานที่เป็นไปได้  
2. **ชั้นการสรุปเชิงปรับตัว** – LLM ปรับแต่งด้วย prompt templates ที่ปรับตามบริบทของแบบสอบถาม (อุตสาหกรรม, กฎระเบียบ, ระดับความเสี่ยง)  
3. **ชั้นกราฟต้นกำเนิด** – กราฟคุณสมบัติที่เก็บโหนดหลักฐาน, โหนดคำตอบ, และขอบ “derived‑from” พร้อมเวอร์ชันและแฮชเชิงเข้ารหัส  

ด้านล่างเป็นไดอะแกรม Mermaid ที่แสดงการไหลของข้อมูลจากคำขอแบบสอบถามจนถึงคำตอบสุดท้าย

```mermaid
graph TD
    A["รายการแบบสอบถาม"] --> B["การสกัดเจตนา"]
    B --> C["การดึงข้อมูลเชิงความหมาย"]
    C --> D["ส่วนที่ได้ Top‑K"]
    D --> E["ตัวสร้าง Prompt เชิงปรับตัว"]
    E --> F["LLM สรุป"]
    F --> G["หลักฐานที่สรุปแล้ว"]
    G --> H["อัปเดตกราฟต้นกำเนิด"]
    H --> I["การเผยแพร่คำตอบ"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*ทุกป้ายกำกับโหนดอยู่ในเครื่องหมายอัญประกาศคู่ตามที่กำหนด*

---

## กระบวนการทำงาน แบบขั้นตอน‑ต่อ‑ขั้นตอน

### 1. การสกัดเจตนา

เมื่อผู้ใช้เปิดฟิลด์แบบสอบถาม UI จะส่งข้อความคำถามดิบไปยังโมเดลสกัดเจตนาแบบเบา โมเดลจะจัดคำขอเป็นหนึ่งใน **ประเภทหลักฐาน** ต่าง ๆ (นโยบาย, รายงานการตรวจสอบ, การกำหนดค่า, ตัวอย่างบันทึก, การรับรองจากบุคคลที่สาม)

### 2. การดึงข้อมูลเชิงความหมาย

เจตนาที่จัดประเภทแล้วจะกระตุ้นการค้นหาต่อดัชนี Hybrid RAG:

- **เวกเตอร์หนาแน่น** สร้างโดย encoder ที่ปรับแต่งกับคอร์ปัสการปฏิบัติตามขององค์กร  
- **BM25** ให้การจับคู่เชิงอักขระสำหรับการอ้างอิงกฎระเบียบ (เช่น “ISO 27001 A.12.1”)

เครื่องยนต์จะคืน **Top‑K** (ค่าเริ่มต้น = 5) ส่วนข้อมูลพร้อมเมตาดาต้าเบาบาง

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

### 3. ตัวสร้าง Prompt เชิงปรับตัว

ระบบสร้าง Prompt ไดนามิกที่สอดแทรก:

- ข้อความคำถามแบบสอบถามดั้งเดิม  
- ส่วนหลักฐานที่เลือก (รายการสั้นในรูปแบบ bullet)  
- แนวทางการเขียนตามกฎระเบียบ (เช่น “ใช้รูปแบบ passive voice, อ้างอิงเลขข้อ”)  

ตัวอย่าง Prompt (แปลเป็นภาษาไทย)

```
คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามกำลังตอบ: "องค์กรของคุณบังคับใช้การเข้าถึงแบบ least‑privilege อย่างไร?"
หลักฐานที่เกี่ยวข้อง:
- ส่วน 4.2 ของนโยบายการควบคุมการเข้าถึง (v2.1) – คำจำกัดความของ Role‑Based Access
- รายงานการตรวจสอบไตรมาสที่ 3‑2024 – ผลการตรวจสอบการรีวิวสิทธิ์
เขียนคำตอบสั้น (≤ 150 คำ) ที่อ้างอิงข้อของนโยบายและมีเหตุผลสั้น ๆ
```

### 4. LLM สรุป

**LLM ที่ปรับให้เหมาะกับโดเมน** (เช่น โมเดล 13B ที่ฝึกกับคู่คำถาม‑หลักฐานกว่า 10 k รายการ) ประมวลผล Prompt ผลลัพธ์ที่ได้จะ:

- **อ้างอิง** แหล่งหลักฐานโดยตรง (เช่น “ดูที่นโยบายการควบคุมการเข้าถึง §4.2”)  
- **คงความสอดคล้อง** ของภาษาให้ตรงกับคำตอบที่ได้รับการอนุมัติก่อนหน้า (ด้วยตัวอย่าง few‑shot)

ตัวอย่างผลลัพธ์ที่สรุป (แปลเป็นไทย)

> “เราใช้การเข้าถึงแบบ least‑privilege ผ่านการควบคุมตามบทบาทที่กำหนดไว้ใน **นโยบายการควบคุมการเข้าถึง § 4.2** การตรวจทานสิทธิ์ทำทุกไตรมาสตามที่ระบุใน **รายงานการตรวจสอบไตรมาส 3‑2024** ซึ่งยืนยันการปฏิบัติตามบทบาททั้งหมด 100 %”

### 5. อัปเดตกราฟต้นกำเนิด

โหนดคำตอบจะถูกสร้างในกราฟพร้อมคุณสมบัติเช่น `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version` ขอบ `DERIVED_FROM` จะเชื่อมต่อไปยังโหนดหลักฐานแต่ละอัน โดยเก็บแฮชของส่วนที่ดึงมาเพื่อรับประกันความไม่เปลี่ยนแปลง กราฟถูกบันทึกในฐานข้อมูลที่สนับสนุน **Merkle‑tree** ทำให้สามารถตรวจสอบการดัดแปลงได้ด้วยการยืนยันเชิงคริปโต

### 6. การเผยแพร่คำตอบ & การตรวจสอบโดยมนุษย์

คำตอบที่สร้างแล้วจะแสดงใน UI ของแบบสอบถามพร้อมปุ่ม **“ดูหลักฐาน”** การคลิกจะแสดงส่วนหลักฐานที่เชื่อมโยง, เวอร์ชัน, และ **ลายเซ็นดิจิทัล** ผู้ตรวจสอบสามารถ

- **อนุมัติ** (สร้างบันทึกการตรวจสอบที่ไม่สามารถแก้ไขได้)  
- **แก้ไข** (ทำให้โหนดคำตอบมีเวอร์ชันใหม่)  
- **ปฏิเสธ** (ข้อมูลจะถูกส่งกลับเข้าสู่รอบ RLHF ของโมเดล)

---

## การเรียนรู้จากการให้ข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF)

AESE ใช้วงจร RLHF ที่เบา:

1. เก็บการกระทำของผู้ตรวจสอบ (อนุมัติ/แก้ไข/ปฏิเสธ) พร้อมเวลาตอบกลับ  
2. แปลงการแก้ไขเป็น **ข้อมูลความชอบแบบคู่** (คำตอบเดิม vs คำตอบที่แก้)  
3. ปรับแต่ง LLM อย่างระยะ ๆ ด้วยข้อมูลความชอบเหล่านี้โดยใช้ **Proximal Policy Optimization (PPO)**  

เมื่อเวลาผ่านไป โมเดลจะเข้าใจสำนวนเฉพาะขององค์กร ลดความจำเป็นในการแก้ไขด้วยมือได้ถึง **70 %**

---

## ความมั่นใจด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม

| ความกังวล | การบรรเทาของ AESE |
|-----------|--------------------|
| **การรั่วไหลของข้อมูล** | การดึงและการสร้างทั้งหมดทำภายใน VPC โมเดลไม่ออกจากสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย |
| **หลักฐานที่ถูกดัดแปลง** | แฮชเชิงเข้ารหัสเก็บไว้บนขอบกราฟที่ไม่เปลี่ยนแปลง; การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ทำให้ลายเซ็นไม่มีความถูกต้อง |
| **การสอดคล้องกับกฎระเบียบ** | Template ของ Prompt มีกฎการอ้างอิงตามกฎระเบียบ; โมเดลตรวจสอบโดยผู้ตรวจสอบภายในทุกไตรมาส |
| **ความเป็นส่วนตัว** | ข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตน (PII) ถูกทำลายระหว่างการทำดัชนีโดยฟิลเตอร์ที่ใช้ความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่าง |
| **ความสามารถอธิบาย** | คำตอบรวม “เส้นทางต้นกำเนิด” ที่สามารถส่งออกเป็น PDF เพื่อการตรวจสอบได้ |

---

## ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

| ตัวชี้วัด | แบบ Manual (Baseline) | AESE (Pilot) |
|-----------|----------------------|--------------|
| เวลาเฉลี่ยต่อข้อ | 12 นาที (ค้นหา + เขียน) | 45 วินาที (สรุปอัตโนมัติ) |
| ขนาดไฟล์แนบหลักฐาน | 2.3 MB (PDF เต็ม) | 215 KB (ส่วนที่ดึงมา) |
| อัตราการอนุมัติครั้งแรก | 58 % | 92 % |
| ความครบถ้วนของร่องรอยการตรวจสอบ | 71 % (ข้อมูลเวอร์ชันขาด) | 100 % (กราฟ‑based) |

ตัวเลขเหล่านี้มาจากการทดลอง 6 เดือนกับผู้ให้บริการ SaaS ขนาดกลางที่จัดการ ~1,200 รายการแบบสอบถามต่อเดือน

---

## การเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์ม Procurize

AESE เปิดให้บริการเป็น **micro‑service** ผ่าน REST API:

- `POST /summarize` – รับ `question_id` และ `context` (ถ้ามี)  
- `GET /graph/{answer_id}` – คืนข้อมูลต้นกำเนิดในรูปแบบ JSON‑LD  
- `WEBHOOK /feedback` – รับข้อเสนอแนะจากผู้ตรวจสอบสำหรับ RLHF  

บริการนี้สามารถ **ฝังลงใน workflow ใด ๆ** ไม่ว่าจะเป็นระบบตั๋ว, pipeline CI/CD สำหรับการตรวจสอบ compliance, หรือเชื่อมโดยตรงกับ UI ของ Procurize ผ่าน SDK JavaScript ขนาดเล็ก

---

## แผนงานในอนาคต

1. **หลักฐานแบบหลายมิติ** – รวมสกรีนช็อต, แผนผังสถาปัตยกรรม, และโค้ดผ่าน LLM ที่รองรับวิชัน  
2. **การรวมกราฟความรู้ข้ามองค์กร** – แชร์โหนดหลักฐานระหว่างหุ้นส่วนอย่างปลอดภัย พร้อมรักษาต้นกำเนิด  
3. **การควบคุมการเข้าถึงแบบ Zero‑Trust** – นโยบายการเข้าถึงตามแอตทริบิวต์บนการค้นหาในกราฟเพื่อให้เฉพาะผู้มีสิทธิ์เท่านั้นเห็นส่วนที่ละเอียดอ่อนได้  
4. **เครื่องมือพยากรณ์กฎระเบียบ** – ผสาน AESE กับโมเดลทำนายแนวโน้มกฎระเบียบเพื่อเตือนช่องโหว่ของหลักฐานล่วงหน้า

---

## สรุป

**เครื่องยนต์สรุปหลักฐานเชิงปรับตัว** เปลี่ยนขั้นตอน “ค้นหา‑และ‑แนบ” ที่น่าอับอายให้เป็นประสบการณ์ไหลลื่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งให้:

- **ความเร็ว** – คำตอบเรียลไทม์โดยไม่เสียคุณภาพของข้อมูล  
- **ความแม่นยำ** – การสรุปเชิงบริบทที่สอดคล้องกับมาตรฐาน  
- **ความตรวจสอบได้** – ต้นกำเนิดที่ไม่สามารถดัดแปลงได้สำหรับทุกคำตอบ  

การผสานการดึงข้อมูลเสริมด้วยการสร้าง (RAG), การสั่งการที่ปรับตามบริบท, และกราฟความรู้ที่ควบคุมเวอร์ชันทำให้ AESE ยกระดับการทำ compliance automation องค์กรที่นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้จะได้เวลาตอบที่เร็วขึ้น, ความเสี่ยงด้านการตรวจสอบที่ลดลง, และความได้เปรียบเชิงแข่งขันในตลาด B2B ที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยอย่างเพิ่มพูน.