
# เอนจิ้น Prompt แบบกระจายสำหรับการอัตโนมัติแบบสอบถามหลายผู้เช่าแบบส่วนตัว

## ทำไมการอัตโนมัติแบบสอบถามความปลอดภัยหลายผู้เช่าถึงสำคัญ  

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามเป็นจุดเชื่อมต่อที่ทำให้ SaaS providers, ผู้ซื้อระดับองค์กร, และผู้ตรวจสอบบุคคลที่สามต้องเผชิญกับความล่าช้า วิธีการทำด้วยมือแบบเดิมมีปัญหาอย่างต่อเนื่องสามประการ:

1. **การแยกข้อมูล** – ผู้เช่าแต่ละรายเก็บหลักฐานและเอกสารนโยบายของตนเอง ทำให้ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ร่วมกันได้.  
2. **ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว** – การแชร์คำตอบแบบสอบถามระหว่างองค์กรอาจเปิดเผยควบคุมหรือผลการตรวจสอบที่เป็นความลับโดยไม่ได้ตั้งใจ.  
3. **ข้อจำกัดด้านการขยายขนาด** – เมื่อจำนวนลูกค้าเพิ่มขึ้น ความพยายามในการทำให้คำตอบแม่นยำ อัพเดท และพร้อมตรวจสอบเพิ่มขึ้นอย่างเชิงเส้น.

**เอนจิ้น Prompt แบบกระจาย** จัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยให้ผู้เช่าหลายรายร่วมมือกันบนบริการสร้างคำตอบขับด้วย AI ร่วมกัน ในขณะเดียวกันรับประกันว่าข้อมูลดิบจะไม่ออกจากสภาพแวดล้อมของต้นทาง.

## แนวคิดหลัก

| แนวคิด | คำอธิบาย |
|--------|-----------|
| **การเรียนรู้แบบกระจาย (FL)** | การอัปเดตโมเดลจะคำนวณในเครื่องของแต่ละผู้เช่าจากข้อมูลของตนเอง จากนั้นรวมรวมอย่างรักษาความเป็นส่วนตัวเพื่อปรับปรุงคลัง Prompt ของ LLM ระดับโลก. |
| **เอนจิ้น Prompt** | บริการที่จัดเก็บ ควบคุมเวอร์ชั่น และดึง Prompt ที่ใช้ซ้ำได้ ซึ่งปรับให้เหมาะกับกรอบระเบียบเฉพาะ (เช่น [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR ฯลฯ). |
| **การยืนยันด้วย Zero‑Knowledge Proof (ZKP)** | รับประกันว่า contribution ของผู้เช่าในคลัง Prompt ร่วมเป็นไปตามมาตรฐานโดยไม่ต้องเปิดเผยหลักฐานที่อยู่เบื้องหลัง. |
| **กราฟความรู้ที่เข้ารหัส (KG)** | กราฟที่เก็บความสัมพันธ์ระหว่างควบคุม, ศิลปวัตถุหลักฐาน, และข้อบังคับระเบียบในรูปแบบเข้ารหัส สามารถค้นหาได้ผ่าน homomorphic encryption. |
| **บันทึกการตรวจสอบ** | โลจน์บนบล็อกเชนที่บันทึกทุกการร้องขอ Prompt, คำตอบ, และการอัปเดตโมเดลเพื่อความสามารถตรวจสอบได้เต็มรูปแบบ. |

## ภาพรวมสถาปัตยกรรม

ด้านล่างคือไดอะแกรม Mermaid ระดับสูงที่แสดงการไหลของข้อมูลและขอบเขตของส่วนประกอบของเอนจิ้น Prompt แบบกระจาย

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### วิธีการทำงาน

1. **การสร้าง Prompt ในเครื่อง** – ทีมความปลอดภัยของแต่ละผู้เช่าสร้าง Prompt โดยใช้พอร์ทัลภายในของตนเอง Prompt จะอ้างอิงรหัสควบคุมและตัวชี้หลักฐานที่เก็บใน KG ที่เข้ารหัสของผู้เช่า.  
2. **การเข้ารหัสและการส่ง** – ชั้น Prompt Encryption เข้ารหัสข้อความ Prompt ด้วยคีย์สาธารณะเฉพาะของผู้เช่า เพื่อรักษาความลับขณะยังให้ Federated Prompt Service สามารถทำดัชนีของ payload ที่เข้ารหัสได้.  
3. **การอัปเดตโมเดลแบบกระจาย** – ผู้เช่าแต่ละรายรัน FL worker เบา ๆ ที่ทำการ fine‑tune LLM ที่ distilled บนชุดคำถามของตนเอง เพียง gradient deltas ที่ได้รับการปกป้องด้วย differential privacy จะถูกส่งไปยัง Secure Aggregator.  
4. **คลัง Prompt สากล** – การอัปเดตที่รวมกันทำให้โมเดลการเลือก Prompt ร่วมดีขึ้น Public Prompt Repository จัดเก็บ Prompt ที่เวอร์ชันและเข้ารหัสไว้ ซึ่งผู้เช่าใดก็ดึงมาใช้อย่างปลอดภัยได้.  
5. **การสร้างคำตอบ** – เมื่อแบบสอบถามใหม่เข้ามา พอร์ทัลผู้เช่าถาม Federated Prompt Service Service จะเลือก Prompt ที่เข้ารหัสตรงที่สุด ดึงมาถอดรหัสในเครื่องของผู้เช่า แล้วเรียก LLM เฉพาะผู้เช่าเพื่อสร้างคำตอบ.  
6. **บันทึกการตรวจสอบ** – ทุกคำร้อง, คำตอบ, และการสนับสนุนโมเดลจะถูกบันทึกบน Audit Ledger เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดการตรวจสอบอย่างเต็มรูปแบบ.

## เทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัวอย่างละเอียด  

### Differential Privacy (DP)  

DP เพิ่มสัญญาณรบกวนที่คาลิบรีต่อ gradient ที่ส่งออกจากสภาพแวดล้อมของผู้เช่า ทำให้ไม่สามารถสรุปได้ว่ามีเอกสารหลักฐานใด ๆ ปรากฏหรือไม่ในข้อมูลที่รวมกัน.

### Homomorphic Encryption (HE)  

HE ช่วยให้ Federated Prompt Service ทำการค้นหาคำสำคัญในโหนด KG ที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องถอดรหัส นั่นหมายความว่าการเลือก Prompt สามารถเคารพข้อจำกัดความลับของผู้เช่าได้ขณะยังใช้ฐานความรู้สากล.

### Zero‑Knowledge Proofs  

เมื่อผู้เช่าสร้างเทมเพลต Prompt ใหม่ ZKP ยืนยันว่า Prompt ปฏิบัติตามนโยบายภายใน (เช่น ไม่เปิดเผยข้อมูลต้องห้าม) โดยไม่ต้องเปิดเผยเนื้อหา Prompt ใด ๆ Aggregator จะรับเฉพาะ proof ที่ตรวจสอบแล้วว่าเป็นไปตามข้อกำหนด.

## ประโยชน์สำหรับทีมความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด  

| ประโยชน์ | ผลกระทบ |
|----------|----------|
| **ลดความพยายามด้วยมือ** | ระบบเลือก Prompt อัตโนมัติและการสร้างคำตอบด้วย AI ลดเวลาตอบแบบสอบถามจากสัปดาห์เป็นชั่วโมง. |
| **การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง** | การอัปเดตแบบกระจายทำให้คุณภาพคำตอบดีขึ้นตามเวลา โดยปรับให้เข้ากับภาษากฎระเบียบใหม่โดยไม่ต้องเก็บข้อมูลศูนย์กลาง. |
| **ความคล่องตัวต่อระเบียบ** | เทมเพลต Prompt เชื่อมกับข้อบังคับเฉพาะ; เมื่อกรอบระเบียบอัปเดต เพียง Prompt ที่เกี่ยวข้องต้องแก้ไข. |
| **ความสามารถตรวจสอบเต็มรูปแบบ** | รายการบันทึกบนบล็อกเชนให้หลักฐานว่าคำตอบใครสร้าง เมื่อไหร่ และใช้เวอร์ชันโมเดลใด. |
| **การแยกผู้เช่า** | ไม่มีหลักฐานดิบออกจาก KG ที่เข้ารหัสของผู้เช่า ทำให้สอดคล้องกับกฎหมายการตั้งถิ่นฐานและความเป็นส่วนตัว. |

## แผนผังการนำไปใช้  

1. **ขั้นตอนเริ่มต้น**  
   - ปรับใช้ Federated Prompt Service บน Kubernetes ที่จัดการพร้อม sealed‑secrets สำหรับคีย์เข้ารหัส.  
   - ตั้งค่าเครือข่ายบล็อกเชนที่อนุญาต (เช่น Hyperledger Fabric) สำหรับบันทึกการตรวจสอบ.  

2. **การนำผู้เช่าเข้าร่วม**  
   - มอบคู่คีย์สาธารณะ/ส่วนตัวให้แต่ละผู้เช่าและให้ FL agent เบา ๆ (Docker image).  
   - นำเข้าเอกสารนโยบายเดิมเข้าสู่ KG ที่เข้ารหัสด้วย pipeline การ ingestion แบบแบช.  

3. **การสร้างคลัง Prompt เริ่มต้น**  
   - เติม Public Prompt Repository ด้วยเทมเพลตมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับกรอบระเบียบทั่วไป ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)).  
   - รันการตรวจสอบ ZKP ครั้งเดียวเพื่อรับรองความสอดคล้องของแต่ละเทมเพลต.  

4. **รอบการทำงานประจำ**  
   - **รายวัน**: FL workers คำนวณ gradient แล้วส่งไปยัง Secure Aggregator.  
   - **ต่อแบบสอบถาม**: พอร์ทัลผู้เช่าดึง Prompt ที่ตรงที่สุด, ถอดรหัสในเครื่อง, แล้วเรียก LLM ที่ปรับแต่งแล้วของผู้เช่า.  
   - **หลังคำตอบ**: ผลลัพธ์บันทึกลง Audit Ledger, และ feedback จากผู้ตรวจสอบจะย้อนกลับเข้าสู่ลูปการปรับปรุง Prompt.  

5. **การตรวจสอบและการกำกับดูแล**  
   - ติดตามค่า epsilon ของ DP เพื่อให้แน่ใจว่าระยะเวลาความเป็นส่วนตัวไม่เกินขีดจำกัด.  
   - ใช้ Grafana dashboard เพื่อมองเห็นการเปลี่ยนแปลงของโมเดล, ความร้อนของการใช้ Prompt, และสถานะของ Ledger.  

## ตัวอย่างการใช้งานจริง: ผู้ให้บริการ SaaS “DataShield”  

*พื้นหลัง*: DataShield ให้บริการแก่ลูกค้าองค์กร 300 ราย ที่ต้องการตอบแบบสอบถาม SOC 2 และ ISO 27001 ทีมความปลอดภัยของพวกเขาใช้เวลา **150 คน‑วัน ต่อเดือน** ในการรวบรวมหลักฐาน.  

*โซลูชัน*: ได้นำเอนจิ้น Prompt แบบกระจายไปใช้ในศูนย์ข้อมูลสามแห่ง หลังจากสองเดือน:  

- **เวลาในการตอบกลับ** ลดจากค่าเฉลี่ย **12 วัน** เหลือ **3 ชั่วโมง**.  
- **ความพยายามด้วยมือ** ลดลง **78 %**, ปล่อยให้ทีมมุ่งเน้นการแก้ไขความเสี่ยงที่สำคัญ.  
- **ความพร้อมสำหรับการตรวจสอบ** ดีขึ้น: ทุกคำตอบสามารถติดตามได้ถึงเวอร์ชัน Prompt และสแน็ปช็อตโมเดลใน Ledger.  

*ตัวชี้วัดสำคัญ*  

| ตัวชี้วัด | ก่อน | หลัง |
|-----------|------|------|
| ค่าเฉลี่ยเวลาตอบแบบสอบถาม | 12 วัน | 3 ชั่วโมง |
| คน‑วันที่ใช้ในงานแมปหลักฐาน | 150 | 33 |
| จำนวนเหตุการณ์ความเป็นส่วนตัว | 2 | 0 |
| ความแม่นยำของโมเดล (BLEU score กับคำตอบผู้เชี่ยวชาญ) | 0.62 | 0.84 |

## แนวทางในอนาคต  

1. **การถ่ายโอนความรู้ข้ามโดเมน** – ขยายเอนจิ้นแบบกระจายให้แชร์การเรียนรู้ระหว่างกรอบระเบียบที่ไม่เกี่ยวข้อง (เช่น HIPAA ↔ PCI‑DSS) โดยใช้ meta‑learning.  
2. **การสร้างด้วย Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – ผสานการเรียกค้น KG ที่เข้ารหัสกับการสร้างของ LLM เพื่อให้ได้คำตอบที่มีการอ้างอิงและเชิงอรรถ.  
3. **การแนะนำ Prompt ด้วย AI** – แนะนำการปรับปรุง Prompt แบบเรียลไทม์จาก feedback ของผู้ตรวจสอบและการวิเคราะห์อารมณ์.  

## เช็คลิสต์การเริ่มต้น  

- [ ] จัดหา Kubernetes cluster พร้อม sealed‑secrets สำหรับการจัดการคีย์.  
- [ ] ปรับใช้ Federated Prompt Service และกำหนดค่า TLS mutual authentication.  
- [ ] มอบคู่คีย์และ Dockerized FL agents ให้ผู้เช่าทุกราย.  
- [ ] แปลงเอกสารนโยบายเดิมเข้าสู่ KG ที่เข้ารหัสด้วยสคริปต์ ETL ที่ให้มา.  
- [ ] เติม Public Prompt Repository ด้วยเทมเพลตพื้นฐาน.  
- [ ] เปิดใช้งานบันทึก Ledger บนบล็อกเชนและเชื่อมต่อกับ CI/CD เพื่อแท็กเวอร์ชันอัตโนมัติ.  

> **เคล็ดลับพิเศษ**: เริ่มต้นด้วยผู้เช่า 5‑10 รายเพื่อปรับค่า DP และเกณฑ์การตรวจสอบ ZKP ให้เหมาะก่อนจะขยายขนาด.

## <span class='highlight-content'>ดูเพิ่มเติม</span>

- [บล็อกของ Google Cloud – การเรียนรู้แบบกระจายในระดับใหญ่](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [เอกสาร Hyperledger Fabric – การสร้างบันทึกที่ตรวจสอบได้](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)