
# การสร้างโดยใช้ AI แบบ Retrieval‑Augmented Generation สำหรับการรวบรวมหลักฐานแบบเรียลไทม์ในแบบสอบถามด้านความปลอดภัย

แบบสอบถามด้านความปลอดภัย, การประเมินความเสี่ยงของผู้จำหน่าย, และการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบกลายเป็นคอขวดประจำวันสำหรับบริษัท SaaS การค้นหาเอกสารนโยบาย, รายงานการตรวจสอบ, และภาพรวมของการกำหนดค่าด้วยตนเองไม่เพียงทำให้วิศวกรเสียเวลา แต่ยังเสี่ยงต่อการให้คำตอบที่ล้าสมัยหรือไม่สอดคล้องกัน  

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) นำเสนอแนวคิดใหม่: แทนที่จะพึ่งพาโมเดลภาษาใหญ่แบบคงที่ (LLM) อย่างเดียว RAG **จะดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุดในเวลาสอบถาม** แล้วส่งต่อให้โมเดลทำการสังเคราะห์ ผลลัพธ์คือ **คำตอบที่มีหลักฐานแบบเรียลไทม์** และสามารถตรวจสอบกลับไปยังแหล่งข้อมูลดั้งเดิมได้ จึงตอบโจทย์ทั้งเรื่องความเร็วและความสามารถในการตรวจสอบ

ในบทความนี้เราจะ:

* แยกย่อยสถาปัตยกรรมหลักของ RAG และเหตุผลว่าทำไมมันเหมาะกับกระบวนการทำแบบสอบถาม  
* แสดงวิธีที่ Procurize สามารถฝังสายงาน RAG ลงในระบบโดยไม่รบกวนกระบวนการเดิม  
* ให้ขั้นตอนการทำงานแบบทีละขั้นตอน ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลจนถึงการตรวจสอบคำตอบ  
* พูดถึงข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย, ความเป็นส่วนตัว, และการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เป็นเอกลักษณ์ของวิธีนี้  
* เน้น ROI ที่วัดได้และการพัฒนาต่อเนื่อง เช่น การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการให้คะแนนความเสี่ยงแบบไดนามิก

---

## 1. ทำไม LLM แบบดั้งเดิมถึงไม่เพียงพอสำหรับแบบสอบถามด้านความปลอดภัย

| ข้อจำกัด | ผลกระทบต่อการทำแบบสอบถามอัตโนมัติ |
|------------|--------------------------------------|
| **ความรู้คงที่ตามช่วงเวลา** | คำตอบสะท้อน snapshot ของการฝึกโมเดล ไม่ได้อัปเดตตามการแก้ไขนโยบายล่าสุด |
| **ความเสี่ยงต่อ Hallucination** | LLM อาจสร้างข้อความที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่มีพื้นฐานจากเอกสารจริง |
| **ไม่มีการอ้างอิงแหล่งที่มา** | ผู้ตรวจสอบต้องการลิงก์ตรงไปยังเอกสารต้นทาง (นโยบาย, **[SOC 2]** รายงาน, ไฟล์การกำหนดค่า) |
| **ข้อจำกัดตามกฎระเบียบ** | บางเขตอำนาจต้องการให้เนื้อหาที่ AI สร้างสามารถตรวจสอบและเป็นที่ยอมรับได้อย่างถาวร |

ช่องว่างเหล่านี้ทำให้องค์กรกลับไปใช้การคัดลอก‑วางด้วยมืออีกครั้ง ทำให้ประสิทธิภาพของ AI หมดไป

---

## 2. Retrieval‑Augmented Generation – แนวคิดหลัก

โดยสังเขป RAG ประกอบด้วยสามส่วนสำคัญ:

1. **Retriever** – ดัชนี (มักเป็นแบบเวกเตอร์) ที่สามารถดึงเอกสารที่สัมพันธ์ที่สุดสำหรับคำถามที่กำหนดได้อย่างรวดเร็ว  
2. **Generative Model** – LLM ที่รับสคริปต์จาก Retriever มาผนวกรวมกับคำถามแบบสอบถามเพื่อสร้างคำตอบที่ต่อเนื่อง  
3. **Fusion Layer** – โลจิกที่กำหนดจำนวนสคริปต์ที่ส่งต่อ, การจัดเรียง, และการให้ค่าน้ำหนักระหว่างการสร้าง

### 2.1 Vector Stores เพื่อดึงหลักฐาน

การฝังเวกเตอร์สำหรับแต่ละงานเอกสารความปลอดภัย (นโยบาย, รายงานตรวจสอบ, ภาพรวมการกำหนดค่า) ทำให้สามารถค้นหาความคล้ายคลึงเชิงความหมายได้ ตัวเลือกโอเพ่นซอร์สยอดนิยม ได้แก่:

* **FAISS** – เร็ว, รองรับ GPU, เหมาะกับสายงานที่ต้องการ throughput สูง  
* **Milvus** – เจนเนอรัลคลาวด์, รองรับการทำดัชนีแบบผสม (scalar + vector)  
* **Pinecone** – บริการจัดการพร้อมควบคุมความปลอดภัยในตัว

### 2.2 การออกแบบ Prompt สำหรับ RAG

Prompt ที่ดีจะบังคับให้ LLM ถือบริบทที่ดึงมาเป็น *หลักฐานที่เชื่อถือได้*  

```text
You are a compliance analyst responding to a security questionnaire. Use ONLY the provided evidence excerpts. Cite each excerpt with its source ID. If an answer cannot be fully supported, flag it for manual review.
```

Prompt นี้สามารถทำเป็นเทมเพลตใน Procurize เพื่อให้แต่ละคำถามในแบบสอบถามได้รับการแนบหลักฐานอัตโนมัติ

---

## 3. การบูรณาการ RAG ลงในแพลตฟอร์ม Procurize

ด้านล่างเป็นแผนภาพระดับสูงที่แสดงตำแหน่งของ RAG ในกระบวนการทำงานของ Procurize ที่มีอยู่

```mermaid
graph LR
    A["รายการแบบสอบถาม"] --> B["บริการ RAG"]
    B --> C["Retriever (Vector Store)"]
    C --> D["สคริปต์หลักฐาน Top‑k"]
    D --> E["LLM Generator"]
    E --> F["ร่างคำตอบพร้อมอ้างอิง"]
    F --> G["UI ตรวจสอบ Procurize"]
    G --> H["บันทึกคำตอบสุดท้าย"]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**จุดเชื่อมต่อสำคัญ**

* **Trigger** – เมื่อผู้ใช้เปิดรายการแบบสอบถามที่ยังไม่ได้ตอบ Procurize จะส่งข้อความคำถามไปยัง microservice ของ RAG  
* **Context Enrichment** – Retriever ดึงหลักฐานที่เกี่ยวข้องสูงสุด *k* ชิ้น (โดยทั่วไป 3‑5) โดยแต่ละชิ้นมีตัวระบุที่คงที่ เช่น `policy:ISO27001:5.2`  
* **Draft Answer** – LLM สร้างร่างคำตอบพร้อมอ้างอิงในรูปแบบ `[policy:ISO27001:5.2]`  
* **Human‑in‑the‑Loop** – UI แสดงอ้างอิงให้ผู้ตรวจสอบแก้ไข, ยอมรับ หรือปฏิเสธ คำตอบที่ผ่านการอนุมัติจะถูกบันทึกพร้อม metadata ของแหล่งที่มา

---

## 4. คู่มือการนำไปใช้แบบขั้นตอนต่อขั้นตอน

### 4.1 เตรียมคอร์ปัสหลักฐานของคุณ

| การกระทำ | เครื่องมือ | คำแนะนำ |
|--------|------|------|
| **รวบรวม** | ที่เก็บเอกสารภายใน (Confluence, SharePoint) | รักษาโฟลเดอร์ “แหล่งความจริง” เพียงที่เดียวสำหรับงานเอกสารความปลอดภัย |
| **ทำให้เป็นมาตรฐาน** | Pandoc, สคริปต์กำหนดเอง | แปลง PDF, DOCX, markdown เป็นข้อความธรรมดา; ตัดส่วนหัว/ส่วนท้ายออก |
| **กำหนดแท็ก** | YAML front‑matter, บริการ metadata | เพิ่มฟิลด์เช่น `type: policy`, `framework: SOC2`, `last_modified` |
| **เวอร์ชัน** | Git LFS หรือ DMS ที่บันทึกเวอร์ชันถาวร | ให้ความมั่นใจว่าหลักฐานแต่ละชิ้นสามารถตรวจสอบได้ |

### 4.2 สร้างดัชนีเวกเตอร์

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss, json, glob, os

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = []   # รายการ (id, text)
for file in glob.glob('compliance_corpus/**/*.md', recursive=True):
    with open(file, 'r') as f:
        content = f.read()
        doc_id = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
        docs.append((doc_id, content))

ids, texts = zip(*docs)
embeddings = model.encode(texts, show_progress_bar=True)

dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dim)
index.add(embeddings)

faiss.write_index(index, 'compliance.index')
```

*เก็บแมปปิ้งจาก ID เวกเตอร์ไปยังเมตาดาต้าในฐาน NoSQL เบา ๆ เพื่อการดึงข้อมูลแบบเร็ว*

### 4.3 ปรับใช้บริการ RAG

สแต็ก microservice ขั้นพื้นฐาน:

* **FastAPI** – รับคำขอ HTTP จาก Procurize  
* **FAISS** – ค้นหาเวกเตอร์ในกระบวนการ (หรือใช้แยกบริการผ่าน gRPC)  
* **OpenAI / Anthropic** – จุดปลายการสร้าง (หรือใช้ LLaMA ที่โฮสต์เอง)  
* **Redis** – แคชผลลัพธ์ล่าสุดเพื่อลด latency  

```python
from fastapi import FastAPI, Body
import openai, numpy as np

app = FastAPI()

@app.post("/answer")
async def generate_answer(question: str = Body(...)):
    q_emb = model.encode([question])
    distances, idx = index.search(q_emb, k=4)
    snippets = [texts[i] for i in idx[0]]
    prompt = f"""Question: {question}
Evidence:\n{chr(10).join(snippets)}\nAnswer (cite sources):"""
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-4o-mini", prompt=prompt, max_tokens=300)
    return {"answer": response.choices[0].text.strip(),
            "citations": idx[0].tolist()}
```

### 4.4 เชื่อมต่อกับ UI ของ Procurize

*เพิ่มปุ่ม “สร้างด้วย AI” ข้างแต่ละฟิลด์แบบสอบถาม*  
เมื่อคลิก:

1. แสดงสปินเนอร์ระหว่างที่บริการ RAG ตอบกลับ  
2. เติมกล่องข้อความคำตอบด้วยร่างที่ได้  
3. แสดงแบจอ้างอิง; การคลิกแบจจะเปิดตัวอย่างเอกสารต้นทาง  

### 4.5 การตรวจสอบและการเรียนรู้อยู่ตลอด

* **ตรวจสอบโดยมนุษย์** – กำหนดให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามตรวจสอบและอนุมัติคำตอบทุกครั้งก่อนบันทึก  
* **ลูป Feedback** – เก็บสัญญาณการรับรอง/ปฏิเสธในตาราง “ผลการตรวจสอบ”  
* **Fine‑tuning** – ใช้คู่คำถาม‑คำตอบที่ได้รับการอนุมัติปรับโมเดลให้ลด hallucination อย่างต่อเนื่อง  

---

## 5. ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย & ความเป็นส่วนตัว

| ประเด็น | การแก้ไข |
|---------|------------|
| **การรั่วไหลของข้อมูล** – เวกเตอร์อาจบรรจุข้อความที่อ่อนไหว | ใช้โมเดลฝังเวกเตอร์ภายในองค์กร; อย่าส่งเอกสารดิบไปยัง API ภายนอก |
| **Model Injection** – คำถามมุ่งทำให้ LLM สร้างข้อมูลเท็จ | ทำ sanitization อินพุต; จำกัดรูปแบบคำถามที่อนุญาต |
| **การบิดเบือนแหล่งที่มา** – ปรับเปลี่ยน ID หลังการสร้างคำตอบ | บันทึก ID แหล่งที่มาใน ledger ไม่เปลี่ยนแปลง (เช่น AWS QLDB หรือ blockchain) |
| **การตรวจสอบตามกฎระเบียบ** – ต้องแสดงให้เห็นว่า AI ถูกใช้ | บันทึกทุกคำขอ RAG พร้อม timestamp, แฮชของสคริปต์ที่ดึง, เวอร์ชัน LLM |
| **การควบคุมการเข้าถึง** – ควรจำกัดผู้ใช้ที่สามารถเรียก RAG | ผสานกับ RBAC ของ Procurize; บังคับ MFA สำหรับการกระทำ “สร้างด้วย AI” |

---

## 6. การวัดผลกระทบ

การทดลองกับบริษัท SaaS ขนาดกลาง (≈150 วิศวกร) ภายในระยะเวลา 6 สัปดาห์ ได้ผลลัพธ์ดังนี้:

| ตัวชี้วัด | ก่อนใช้ RAG | หลังใช้ RAG | การปรับปรุง |
|----------|------------|------------|-------------|
| เวลาเฉลี่ยในการร่างคำตอบ | 12 นาที | 1.8 นาที | ลดลง 85 % |
| ความผิดพลาดของการอ้างอิง | 27 % | 4 % | ลดลง 85 % |
| อัตราการอนุมัติครั้งแรกของผู้ตรวจสอบ | 58 % | 82 % | เพิ่ม 24 pp |
| ค่าใช้จ่ายการปฏิบัติตามต่อไตรมาส | $120k | $78k | ประหยัด $42k |

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า RAG ไม่เพียงเร่งกระบวนการตอบกลับเท่านั้น แต่ยังยกระดับคุณภาพของคำตอบ ลดความยุ่งยากในการตรวจสอบ

---

## 7. แนวทางต่อยอดในอนาคต

1. **การให้คะแนนความเสี่ยงแบบไดนามิก** – ผสาน RAG กับเครื่องมือประเมินความเสี่ยงที่ปรับคะแนนตามอายุของหลักฐาน  
2. **การดึงข้อมูลแบบหลายโมเดล** – รวมภาพหน้าจอ, ไฟล์การกำหนดค่า, และแม้แต่ Terraform state เป็นแหล่งข้อมูลที่ดึงได้  
3. **กราฟความรู้ข้ามองค์กร** – เชื่อมต่อหลักฐานระหว่างสาขาย่อยต่าง ๆ เพื่อความสอดคล้องของนโยบายระดับโลก  
4. **การแจ้งเตือนการเปลี่ยนแปลงนโยบายแบบเรียลไทม์** – เมื่อแหล่งข้อมูลอัปเดต ระบบจะอธิบายว่าคำตอบใดบ้างที่ต้องทบทวนใหม่  

---

## 8. เช็คลิสต์เริ่มต้นใช้งาน

- [ ] รวบรวมเอกสารความปลอดภัยทั้งหมดไว้ในที่เก็บที่มีการควบคุมเวอร์ชัน  
- [ ] เลือกใช้ Vector Store (FAISS, Milvus, Pinecone) แล้วสร้าง embeddings  
- [ ] ปรับใช้ microservice RAG (FastAPI + LLM) ภายในเครือข่ายองค์กร  
- [ ] ขยาย UI ของ Procurize ด้วยปุ่ม “สร้างด้วย AI” และการแสดงผลอ้างอิง  
- [ ] กำหนดนโยบายการตรวจสอบโดยมนุษย์และการเก็บ Feedback  
- [ ] ทำการทดลองกับชุดแบบสอบถามความเสี่ยงต่ำ; ปรับปรุงตาม Feedback ของผู้ตรวจสอบ  

ดำเนินตามแผนงานนี้ ทีมของคุณจะเปลี่ยนจากกระบวนการ **ตอบแบบสอบถามอย่างเชิงรุกและด้วยมือ** ไปสู่การทำงาน **อัตโนมัติด้วย AI ที่เชื่อถือได้** และส่งมอบหลักฐานที่ตอบสนองต่อความต้องการในพริบตา

---

## เพิ่มเติม

- [Retrieval‑Augmented Generation: The Next Wave of Enterprise AI](https://arxiv.org/abs/2005.11401)  
- [FAISS: Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors](https://github.com/facebookresearch/faiss)  
- [OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Retrieval‑Augmented Generation](https://github.com/openai/openai-cookbook)