
# การสังเคราะห์หลักฐานตามบริบทด้วย AI สำหรับแบบสอบถามผู้ขายแบบเรียลไทม์

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้กลายเป็นคอขวดในวงจรการขาย SaaS ผู้ขายต้องตอบคำถามหลายสิบข้อที่ครอบคลุม
[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) และการควบคุมเฉพาะอุตสาหกรรมภายในหลายชั่วโมง ไม่ใช่หลายวัน
โซลูชันอัตโนมัติแบบดั้งเดิมมักดึงข้อความสแตติกจากคลังเอกสาร ทำให้ทีมต้องต่อคำตอบด้วยตนเอง ตรวจสอบความเกี่ยวข้อง และเพิ่มบริบทที่ขาดหายไป
ผลก็คือกระบวนการที่อ่อนแอซึ่งยังต้องอาศัยแรงงานมนุษย์อย่างมากและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด

**การสังเคราะห์หลักฐานตามบริบท (CES)** คือกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเกินกว่าการดึงข้อมูลธรรมดา แทนที่จะดึงย่อหน้าหนึ่งเดียว,
มัน **เข้าใจเจตนาของคำถาม**, **รวบรวมชุดหลักฐานที่เกี่ยวข้อง**, **เพิ่มบริบทแบบไดนามิก**, และ **สร้างคำตอบที่ตรวจสอบได้** ส่วนประกอบหลัก ได้แก่:

1. **กราฟความรู้ของหลักฐานแบบรวมศูนย์** – โหนดแทนอธิบายนโยบาย, ผลการตรวจสอบ, การรับรองจากบุคคลภายนอก, และข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม;
   เส้นเชื่อมบ่งบอกความสัมพันธ์เช่น “ครอบคลุม”, “ได้มาจาก”, หรือ “หมดอายุเมื่อ”.
2. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่ถูกเสริมด้วยร้านเวกเตอร์เร็ว เพื่อค้นหาโหนดหลักฐานที่เกี่ยวข้องที่สุดจากกราฟ.
3. **ชั้นการให้เหตุผลตามบริบท** – ระบบกฎน้ำหนักเบาที่เพิ่มตรรกะเฉพาะการปฏิบัติตาม (เช่น “หากการควบคุมมีสถานะ ‘กำลังดำเนินการ’ ให้เพิ่มไทม์ไลน์การแก้ไข").
4. **ตัวสร้างบันทึกการตรวจสอบ** – ทุกคำตอบที่สร้างขึ้นจะเชื่อมโยงกลับไปยังโหนดกราฟ ตำแหน่งเวลา และหมายเลขเวอร์ชันอัตโนมัติ สร้างเส้นทางหลักฐานที่ตรวจสอบได้อย่างไม่สามารถปลอมแปลงได้

ผลลัพธ์คือ **คำตอบที่สร้างด้วย AI แบบเรียลไทม์** ที่สามารถตรวจสอบ, แสดงความคิดเห็น, หรือเผยแพร่อย่างตรงไปยังพอร์ทัลของผู้ขาย ด้านล่างเราจะพาเดินชมสถาปัตยกรรม, กระบวนการไหลของข้อมูล, และขั้นตอนการใช้จริงสำหรับทีมที่ต้องการนำ CES ไปใช้ในชุดเครื่องมือการปฏิบัติตามของตน

---

## 1. ทำไมการดึงข้อมูลแบบดั้งเดิมถึงล้มเหลว

| ปัญหา | วิธีการแบบดั้งเดิม | ข้อได้เปรียบของ CES |
|------------|----------------------|---------------|
| **ข้อความสแตติก** | ดึงข้อกำหนดคงที่จากเอกสาร PDF | ผสานหลายข้อกำหนด, การอัปเดต, และข้อมูลภายนอกแบบไดนามิก |
| **สูญเสียบริบท** | ไม่รับรู้ความแตกต่างของคำถาม (เช่น “การตอบสนองต่อเหตุการณ์” vs. “การกู้คืนจากภัยพิบัติ”) | LLM วิเคราะห์เจตนา, เลือกหลักฐานที่ตรงตามบริบทที่เฉพาะเจาะจง |
| **การตรวจสอบได้** | คัดลอก‑วางแบบแมนนวลไม่มีการติดตามที่ม | ทุกคำตอบลิงก์กลับไปยังโหนดกราฟพร้อมไอดีเวอร์ชัน |
| **ความสามารถขยายตัว** | การเพิ่มนโยบายใหม่ต้องทำการสร้างดัชนีใหม่ทั้งหมด | การเพิ่มเส้นเชื่อมในกราฟทำได้อย่างต่อเนื่อง; ดัชนี RAG อัปเดตอัตโนมัติ |

---

## 2. ส่วนประกอบหลักของ CES

### 2.1 กราฟความรู้ของหลักฐาน

กราฟเป็นแหล่งความจริงเพียงแห่งเดียวแต่ละโหนดเก็บ:

* **เนื้อหา** – ข้อความดิบหรือข้อมูลเชิงโครงสร้าง (JSON, CSV)
* **เมตาดาต้า** – ระบบต้นทาง, วันที่สร้าง, กรอบการปฏิบัติตาม, วันที่หมดอายุ
* **แฮช** – ลายนิ้วมือแบบคริปโตเพื่อป้องกันการดัดแปลง

เส้นเชื่อมแสดงความสัมพันธ์เชิงตรรกะ:

```mermaid
graph TD
    "นโยบาย: การควบคุมการเข้าถึง" -->|"ครอบคลุม"| "การควบคุม: AC‑1"
    "รายงานการตรวจสอบ: ไตรมาส‑3‑2024" -->|"หลักฐานสำหรับ"| "การควบคุม: AC‑1"
    "การรับรองจากบุคคลภายนอก" -->|"ยืนยัน"| "นโยบาย: การเก็บรักษาข้อมูล"
    "ฟีดข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม" -->|"มีผลต่อ"| "การควบคุม: การตอบสนองต่อเหตุการณ์"
```

> **หมายเหตุ**: ป้ายกำกับโหนดทั้งหมดอยู่ในเครื่องหมายคำพูดคู่ตามที่ Mermaid กำหนด; ไม่จำเป็นต้องหลบหนีอักขระพิเศษ

### 2.2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

เมื่อแบบสอบถามเข้ามา ระบบทำตามขั้นตอน:

1. **สกัดเจตนา** – LLM แปลคำถามเป็นรูปแบบโครงสร้าง (เช่น `{framework: "SOC2", control: "CC6.1", domain: "Security Incident Management"}`)
2. **ค้นหาเวกเตอร์** – เจตนาถูกฝังเป็นเวกเตอร์และใช้เพื่อดึงโหนดกราฟที่เกี่ยวข้องจากร้านเวกเตอร์ (FAISS หรือ Elastic Vector)
3. **พรอมต์ผ่าน** – LLM รับข้อความหลักฐานที่ดึงมาแล้วพร้อมพรอมต์ที่สั่งให้ *สังเคราะห์* คำตอบสั้น ๆ พร้อมคั่นอ้างอิง

### 2.3 ชั้นการให้เหตุผลตามบริบท

ระบบกฎทำงานระหว่างการดึงและการสร้าง:

```goat
rule "Include remediation timeline if control status is in‑progress"
when
    ControlStatus(status == "in‑progress")
then
    add_context("Current remediation ETA: {{eta}} days")
end
```

ระบบกฎยังสามารถบังคับ:

* **การตรวจสอบอายุ** – กรองหลักฐานที่หมดอายุแล้ว
* **การแมพกฎระเบียบ** – ทำให้คำตอบสอดคล้องหลายกรอบการทำงานพร้อมกัน
* **การปิดบังข้อมูลส่วนบุคคล** – ลบข้อมูลที่เป็นความลับก่อนส่งให้ LLM

### 2.4 ตัวสร้างบันทึกการตรวจสอบ

ทุกคำตอบถูกบรรจุเป็น **อ็อบเจ็กต์คอมโพสท์**:

```json
{
  "answer_id": "ans-2025-10-22-001",
  "question_id": "q-12345",
  "generated_text": "...",
  "evidence_refs": [
    {"node_id": "policy-AC-1", "hash": "a5f3c6"},
    {"node_id": "audit-2024-Q3", "hash": "d9e2b8"}
  ],
  "timestamp": "2025-10-22T14:32:10Z",
  "llm_version": "gpt‑4‑turbo‑2024‑09‑12"
}
```

JSON นี้สามารถจัดเก็บในล็อกที่ไม่สามารถแก้ไขได้ (WORM storage) และแสดงผลในแดชบอร์ดการปฏิบัติตาม,
ทำให้ผู้ตรวจสอบสามารถเลื่อนเมาส์เพื่อดูว่าข้อความใดอ้างอิงหลักฐานใด

---

## 3. การไหลของข้อมูลแบบ End‑to‑End

```mermaid
sequenceDiagram
    participant User as Security Analyst
    participant UI as Procurize Dashboard
    participant CES as Contextual Evidence Synthesizer
    participant KG as Knowledge Graph
    participant LLM as Retrieval‑Augmented LLM
    participant Log as Audit Trail Store

    User->>UI: Upload new questionnaire (PDF/JSON)
    UI->>CES: Parse questions, create intent objects
    CES->>KG: Vector search for each intent
    KG-->>CES: Return top‑k evidence nodes
    CES->>LLM: Prompt with evidence + synthesis rules
    LLM-->>CES: Generated answer
    CES->>Log: Store answer with evidence refs
    Log-->>UI: Show answer with traceability links
    User->>UI: Review, comment, approve
    UI->>CES: Push approved answer to vendor portal
```

แผนภาพนี้แสดงให้เห็นว่าการ **ตรวจสอบโดยคน** ยังคงเป็นจุดตรวจสอบสำคัญ นักวิเคราะห์สามารถแสดงความคิดเห็นหรือแทนที่ข้อความที่ AI สร้างก่อนส่งขั้นสุดท้ายได้ เพื่อให้ได้ทั้งความเร็วและการกำกับดูแล

---

## 4. แผนงานการใช้งาน

### 4.1 ตั้งค่ากราฟความรู้

1. **เลือกฐานข้อมูลกราฟ** – Neo4j, JanusGraph หรือ Amazon Neptune  
2. **นำเข้า assets ที่มีอยู่** – นโยบาย (Markdown, PDF), รายงานการตรวจสอบ (CSV/Excel), การรับรองจากบุคคลภายนอก (JSON), ฟีดข่าวกรองภัยคุกคาม (STIX/TAXII)  
3. **สร้าง embedding** – ใช้โมเดล sentence‑transformer (`all-MiniLM-L6-v2`) สำหรับเนื้อหาแต่ละโหนด  
4. **สร้างดัชนีเวกเตอร์** – เก็บ embedding ไว้ใน FAISS หรือ Elastic Vector เพื่อการค้นหาแบบใกล้เคียงเร็ว

### 4.2 สร้างชั้น Retrieval‑Augmented

* ปล่อยเอ็นดพอยท์ LLM (OpenAI, Anthropic หรือ Llama‑3 ที่โฮสต์เอง) ผ่านเกตเวย์ API ส่วนตัว  
* หุ้ม LLM ด้วย **Prompt Template** ที่มีตัวแปร:
  * `{{question}}`
  * `{{retrieved_evidence}}`
  * `{{compliance_rules}}`
* ใช้ LangChain หรือ LlamaIndex เพื่อประสานการวนลูปดึง‑สร้าง

### 4.3 กำหนดกฎการให้เหตุผล

ใช้ **Durable Rules**, **Drools** หรือ DSL น้ำหนักเบาใน Python ตัวอย่างกฎ:

```python
rules = [
    {
        "condition": lambda node: node["status"] == "expired",
        "action": lambda ctx: ctx["exclude"](node)
    },
    {
        "condition": lambda node: node["framework"] == "SOC2" and node["control"] == "CC6.1",
        "action": lambda ctx: ctx["add_context"]("Incident response plan last tested on {{last_test_date}}")
    }
]
```

### 4.4 เก็บบันทึกการตรวจสอบ

* เก็บอ็อบเจ็กต์คำตอบใน **S3 bucket แบบ append‑only** พร้อม Object Lock หรือระบบ ledger บล็อกเชน  
* สร้าง **SHA‑256 hash** ของแต่ละคำตอบเพื่อยืนยันความถูกต้อง

### 4.5 ผสาน UI

* เพิ่มปุ่ม **“AI‑Synthesize”** ใน Dashboard ของ Procurize ข้างแต่ละแถวของแบบสอบถาม  
* แสดงมุมมองที่ย่อลงซึ่งประกอบด้วย:
  * คำตอบที่สร้างโดย AI
  * การอ้างอิงในบรรทัด (เช่น `[นโยบาย: การควบคุมการเข้าถึง]` เชื่อมไปยังโหนดกราฟ)
  * แถบเวอร์ชัน (`v1.3‑2025‑10‑22`)

### 4.6 การเฝ้าระวังและปรับปรุงต่อเนื่อง

| ตัวชี้วัด | วิธีวัด |
|-----------|----------|
| **Latency ของคำตอบ** | เวลาแบบเอ็นด์‑ทู‑เอ็นด์ตั้งแต่รับคำถามจนถึงสร้างคำตอบ |
| **Coverage ของการอ้างอิง** | ร้อยละของประโยคที่มีการเชื่อมโยงกับโหนดหลักฐานอย่างน้อยหนึ่งรายการ |
| **อัตราการแก้ไขโดยมนุษย์** | สัดส่วนของคำตอบที่ AI สร้างแล้วต้องแก้ไขโดยนักวิเคราะห์ |
| **การลำเลียงตามกฎ** | จำนวนคำตอบที่กลายเป็นล้าสมัยเนื่องจากหลักฐานหมดอายุ |

เก็บเมตริกเหล่านี้ใน Prometheus, ตั้งค่าแจ้งเตือนเมื่อเกินเกณฑ์, และป้อนข้อมูลกลับเข้าสู่ **rule engine** เพื่อปรับจูนอัตโนมัติ

---

## 5. ประโยชน์ในโลกจริง

1. **ลดเวลาตอบกลับ** – ทีมงานลดระยะเวลาเฉลี่ยจาก 48 ชม. เหลือประมาณ 10 ชม. (**ลด 70‑80 %**)
2. **ความแม่นยำสูง** – คำตอบที่อ้างอิงหลักฐานลดข้อผิดพลาด **~95 %** เนื่องจากการอ้างอิงอัตโนมัติ
3. **เอกสารพร้อมตรวจสอบ** – การส่งออกบันทึกการตรวจสอบแบบคลิกเดียวตอบโจทย์ข้อกำหนดของ SOC 2 และ ISO 27001
4. **การใช้ความรู้ซ้ำได้** – แบบสอบถามใหม่ใช้หลักฐานเดิมโดยอัตโนมัติ ลดความซ้ำซ้อนของงาน

กรณีศึกษาในบริษัทฟินเทคหนึ่งแสดงว่าหลังนำ CES ไปใช้ ทีมความเสี่ยงของผู้ขายสามารถจัดการ **สี่เท่ามาก** ของปริมาณแบบสอบถามโดยไม่ต้องเพิ่มบุคลากร

---

## 6. พิจารณาด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

* **การแยกข้อมูล** – เก็บร้านเวกเตอร์และการสรุปผลของ LLM ไว้ใน VPC ที่ไม่มีการออกอินเทอร์เน็ต
* **Zero‑Trust Access** – ใช้โทเค็น IAM ระยะสั้นสำหรับแต่ละเซสชันของนักวิเคราะห์
* **Differential Privacy** – เมื่อนำข้อมูลข่าวกรองภายนอกมาใช้ ให้ใส่เสียงรบกวนเพื่อป้องกันการรั่วไหลของรายละเอียดนโยบายภายใน
* **การตรวจสอบโมเดล** – บันทึกคำขอและผลลัพธ์ของ LLM ทุกครั้งเพื่อใช้ในการตรวจสอบในอนาคต

---

## 7. การพัฒนาต่อยอดในอนาคต

| รายการแผนที่ | คำอธิบาย |
|--------------|-----------|
| **การซิงค์กราฟแบบเฟเดอเรต** | แชร์โหนดที่เลือกกับองค์กรพันธมิตรโดยยังคงรักษาอธิปไตยของข้อมูล |
| **ชั้น AI ที่อธิบายได้** | แสดงเส้นทางเหตุผลจากคำถามไปจนถึงคำตอบในรูปแบบ DAG ของโหนดหลักฐาน |
| **รองรับหลายภาษา** | ขยายการดึงและสร้างข้อความเป็นภาษาฝรั่งเศส, เยอรมัน, ญี่ปุ่น ด้วย embedding แบบหลายภาษา |
| **เทมเพลตที่รักษาตัวเอง** | ปรับเทมเพลตแบบสอบถามอัตโนมัติเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในกฎควบคุม |

---

## 8. เช็คลิสต์เริ่มต้นใช้งาน

1. **ทำแผนผังแหล่งหลักฐานของคุณ** – ระบุรายการนโยบาย, รายงานการตรวจสอบ, การรับรอง, ฟีดข่าวกรอง |
2. **สร้างฐานข้อมูลกราฟ** และนำข้อมูลเข้าโดยใส่เมตาดาต้า |
3. **สร้าง embedding** และตั้งร้านเวกเตอร์ |
4. **เปิดใช้งาน LLM** พร้อม wrapper RAG (LangChain หรือ LlamaIndex) |
5. **กำหนดกฎการปฏิบัติตาม** ที่สะท้อนความต้องการเฉพาะองค์กร |
6. **ผสานกับ Procurize** – เพิ่มปุ่ม “AI‑Synthesize” และคอมโพเนนท์บันทึกการตรวจสอบใน UI |
7. **ดำเนินการทดลองในขนาดเล็ก** กับแบบสอบถามกลุ่มหนึ่ง, วัด latency, อัตราแก้ไข, การตรวจสอบได้ |
8. **วนปรับปรุง** – ปรับกฎ, เพิ่มหลักฐานในกราฟ, ขยายไปยังแนวร่วมใหม่

ทำตามแผนนี้คุณจะเปลี่ยนกระบวนการที่ใช้เวลามากและอาจเกิดข้อผิดพลาดให้เป็น **เครื่องยนต์ปฏิบัติตามที่ต่อเนื่องและขับเคลื่อนด้วย AI** ที่สามารถขยายตามการเติบโตของธุรกิจของคุณได้.