
# Federated RAG เพื่อการทำให้แบบสอบถามกฎระเบียบข้ามสาขาสอดคล้องกัน

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยได้กลายเป็นตัวคัดกรองสากลในธุรกรรม SaaS B2B ผู้ซื้อกำลังต้องการหลักฐานว่าผู้ขายปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ได้แก่ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/), และมาตรฐานเฉพาะอุตสาหกรรมเช่น [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) หรือ [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/). โดยทั่วไป ทีมความปลอดภัยจะรักษาห้องสมุดที่แยกจากกันของนโยบาย, ตารางการควบคุม, และรายงานการตรวจสอบ พร้อมทำแผนที่แต่ละกฎระเบียบกับคำถามที่เกี่ยวข้องในแบบสอบถามด้วยตนเอง กระบวนการนี้เต็มไปด้วยความผิดพลาด ใช้เวลามาก และขยายได้ยากเมื่อกฎระเบียบเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

**Procurize AI** แก้ปัญหานี้ด้วย **เครื่องยนต์ Federated Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ใหม่** อินจิ้นนี้เรียนรู้จากแหล่งข้อมูลความสอดคล้องที่กระจายอยู่ (ผ่านการเรียนรู้แบบเฟดอเรต) และเสริมสายการสร้างของมันด้วยการเรียกคืนแบบเรียลไทม์ของส่วนประกอบนโยบายที่เกี่ยวข้อง, เนื้อหาการควบคุม, และหลักฐานการตรวจสอบ ผลลัพธ์คือ **การทำให้แบบสอบถามกฎระเบียบข้ามสาขาสอดคล้องกัน** — คำตอบ AI จำนวนหนึ่งที่ตอบสนองหลายมาตรฐานโดยไม่ต้องทำงานแบบแมนนวลซ้ำซ้อน

ในบทความนี้เราจะ:

1. อธิบายพื้นฐานทางเทคนิคของการเรียนรู้แบบเฟดอเรตและ RAG.  
2. แสดงสถาปัตยกรรมของสายการทำงาน Federated RAG ของ Procurize.  
3. แสดงว่าระบบรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างไรในขณะที่ให้การตอบสนองที่แม่นยำและพร้อมตรวจสอบได้.  
4. พูดถึงจุดเชื่อมต่อ, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด, และ ROI ที่สามารถวัดได้  

---

## 1. ทำไมการเรียนรู้แบบเฟดอเรตจึงเข้ากันได้กับ RAG ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

### 1.1 พาราดอกซ์ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ทีมปฏิบัติตามกฎระเบียบถือ **หลักฐานที่เป็นความลับ** — การประเมินความเสี่ยงภายใน, ผลการสแกนช่องโหว่, และข้อกำหนดสัญญาต่างๆ การแชร์เอกสารดิบกับโมเดล AI กลางจะละเมิดข้อผูกมัดความลับและอาจละเมิดกฎระเบียบเช่นหลักการจำกัดข้อมูลของ GDPR **การเรียนรู้แบบเฟดอเรต** แก้พาราดอกซ์นี้โดยฝึกโมเดลระดับโลก **โดยไม่เคลื่อนย้ายข้อมูลดิบ** แทนแต่ละผู้เช่า (หรือแผนก) จะรันขั้นตอนการฝึกแบบท้องถิ่น ส่งการอัปเดตโมเดลที่เข้ารหัสไปยังเซิร์ฟเวอร์ประสานงาน แล้วรับโมเดลที่รวมรวมเอาความรู้อีกหลายฝ่ายกลับมา

### 1.2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

โมเดลภาษาที่สร้างสรรค์แบบเดี่ยวมักเกิด hallucination โดยเฉพาะเมื่อขออ้างอิงนโยบายอย่างเฉพาะเจาะจง RAG ลด hallucination โดย **เรียกคืน** เอกสารที่เกี่ยวข้องจาก vector store แล้วส่งเป็นบริบทไปยังตัวสร้าง โมเดลจึง **เสริม** คำตอบด้วยข้อความอ้างอิงที่ตรวจสอบได้ ทำให้ผลลัพธ์มีความสามารถในการติดตามแหล่งที่มา

เมื่อเรา **ผสาน** การเรียนรู้แบบเฟดอเรต (เพื่อให้โมเดลอัปเดตด้วยความรู้ที่กระจาย) กับ RAG (เพื่อทำให้คำตอบยึดมั่นในหลักฐานล่าสุด) เราจะได้ AI ที่ **รักษาความเป็นส่วนตัวและความแม่นยำทางข้อเท็จจริง** — สิ่งที่ระบบอัตโนมัติด้านการปฏิบัติตามต้องการอย่างยิ่ง

---

## 2. สถาปัตยกรรม Federated RAG ของ Procurize

ด้านล่างเป็นภาพระดับสูงของกระแสข้อมูล ตั้งแต่สภาพแวดล้อมผู้เช่าท้องถิ่นจนถึงบริการการสร้างคำตอบระดับโลก

```mermaid
graph TD
    A["ผู้เช่า A: คลังนโยบาย"] --> B["บริการฝังข้อความท้องถิ่น"]
    C["ผู้เช่า B: ตารางการควบคุม"] --> B
    D["ผู้เช่า C: บันทึกการตรวจสอบ"] --> B
    B --> E["อัปเดตโมเดลที่เข้ารหัส"]
    E --> F["ตัวรวมเฟดอเรต"]
    F --> G["LLM ระดับโลก (เฟดอเรต)"]
    H["Vector Store (เข้ารหัส)"] --> I["ชั้นการเรียกคืน RAG"]
    I --> G
    G --> J["เครื่องยนต์สร้างคำตอบ"]
    J --> K["UI / API ของ Procurize"]
    style F fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 2.1 บริการฝังข้อความท้องถิ่น

แต่ละผู้เช่าจะรัน **ไมโครเซอร์วิสฝังข้อความเบา** บนระบบ on‑premise หรือคลาวด์ส่วนตัวของตน เอกสารถูกแปลงเป็นเวกเตอร์หนาแน่นโดยใช้ **Transformer ที่ให้ความเป็นส่วนตัวเป็นสำคัญ** (เช่นโมเดล BERT แบบ distilled ที่ปรับจูนสำหรับภาษาการปฏิบัติตาม) เวกเตอร์เหล่านี้จะไม่ออกนอกเขตผู้เช่า

### 2.2 ระบบอัปเดตโมเดลอย่างปลอดภัย

หลังจากทำการปรับจูนแบบท้องถิ่นแล้ว ผู้เช่าจะเข้ารหัสความแตกต่างของน้ำหนักโมเดลด้วย **Homomorphic Encryption (HE)** การอัปเดตที่เข้ารหัสจะถูกส่งไปยัง **ตัวรวมเฟดอเรต** ซึ่งทำการเฉลี่ยแบบปลอดภัยระหว่างผู้เข้าร่วมทั้งหมด โมเดลที่รวมแล้วจะถูกกระจายกลับไปยังผู้เช่า ทำให้ความลับของข้อมูลยังคงได้รับการปกป้อง ในขณะที่ LLM ระดับโลกเข้าใจความหมายของคำศัพท์ด้านการปฏิบัติตามมากยิ่งขึ้น

### 2.3 การสร้างแบบ RAG ระดับโลก

**LLM ระดับโลก** (รุ่น distilled ที่ได้รับการสั่งสอน) ทำงานใน **ลูป RAG**:

1. ผู้ใช้ส่งคำถามแบบสอบถาม เช่น “อธิบายการควบคุมการเข้ารหัสข้อมูลขณะพักของคุณ”  
2. **ชั้นการเรียกคืน RAG** คิวรี **vector store ที่เข้ารหัส** เพื่อดึงส่วนประกอบเอกสารที่เกี่ยวข้องจากผู้เช่าทั้งหมด (top‑k)  
3. ส่วนประกอบที่ดึงมา **ถอดรหัส** ที่ผู้เช่าผู้เป็นเจ้าของข้อมูล แล้วส่งเป็นบริบทให้ LLM  
4. LLM สร้างคำตอบพร้อม **อ้างอิง** ส่วนประกอบแต่ละส่วนด้วยรหัสอ้างอิงคงที่ เพื่อให้ตรวจสอบได้

### 2.4 สมุดบัญชีแหล่งหลักฐาน (Ledger)

คำตอบทุกคำตอบจะถูกบันทึกใน **สมุดบัญชีแบบ append‑only** ที่ใช้ **บล็อกเชนแบบอนุญาต** สมุดบัญชีนี้บันทึก:

- แฮชของคำถาม  
- รหัสการเรียกคืน  
- เวอร์ชันโมเดล  
- เวลา  

เส้นทางข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนแปลงนี้ช่วยตอบสนองผู้ตรวจสอบที่ต้องการหลักฐานว่า คำตอบมาจากหลักฐานที่ได้รับการรับรองและอัพเดตล่าสุด

---

## 3. กลไกการรักษาความเป็นส่วนตัวอย่างละเอียด

### 3.1 การใส่เสียงรบกวน Differential Privacy (DP)

เพื่อป้องกันการโจมตีแบบ model inversion, Procurize ใส่ **เสียงรบกวน DP** ลงในน้ำหนักที่รวมกัน เสียงรบกวนนี้ปรับได้ตามผู้เช่าเพื่อสมดุลระหว่างงบประมาณความเป็นส่วนตัว (ε) กับประโยชน์ของโมเดล

### 3.2 การตรวจสอบ Zero‑Knowledge Proof (ZKP)

เมื่อผู้เช่าคืนส่วนประกอบที่เรียกคืน ระบบจะมอบ **ZKP** ที่ยืนยันว่าคืนส่วนประกอบที่อยู่ในคลังหลักฐานที่ได้รับอนุญาตโดยไม่ต้องเปิดเผยส่วนประกอบนั้นเอง ขั้นตอนตรวจสอบนี้ทำให้แน่ใจว่ามีเพียงหลักฐานที่ถูกต้องเท่านั้นที่ใช้ได้ ป้องกันการเรียกข้อมูลที่เป็นอันตราย

### 3.3 การคำนวณแบบ Secure Multi‑Party Computation (SMPC)

ตัวรวมเฟดอเรตใช้ **โปรโตคอล SMPC** แบ่งข้อมูลอัปเดตที่เข้ารหัสไปยังหลายโหนดการคำนวณ ไม่มีโหนดใดสามารถสร้างข้อมูลดิบของผู้เช่าได้ ทำให้ระบบปลอดภัยต่อภัยคุกคามจากภายใน

---

## 4. กรณีใช้งานจริง: ตัวอย่างจากบริษัท X

**บริษัท X** ผู้ให้บริการ SaaS ที่จัดการข้อมูลสุขภาพ ต้องตอบแบบสอบถามร่วม **HIPAA + GDPR** สำหรับเครือข่ายโรงพยาบาลขนาดใหญ่ ก่อนหน้า ทีมความปลอดภัยใช้เวลา **12 ชั่วโมง** ต่อแบบสอบถามเพื่อจัดการเอกสารกฎระเบียบแยกกัน

ด้วย Federated RAG ของ Procurize:

1. **อินพุต**: “อธิบายวิธีการปกป้อง PHI ขณะพักในศูนย์ข้อมูล EU”  
2. **การเรียกคืน** ดึงส่วนประกอบ:
   - ข้อความนโยบายที่สอดคล้องกับ HIPAA  
   - ข้อความข้อกำหนดการเก็บข้อมูลตาม GDPR  
   - รายงานการตรวจสอบจากบุคคลที่สามที่ยืนยันการเข้ารหัส AES‑256  
3. **การสร้าง** LLM สร้างคำตอบ 250 คำ พร้อมอ้างอิงแต่ละส่วน (เช่น `[Policy‑ID #A12]`)  
4. **เวลาที่ประหยัด**: **45 นาที** ทั้งหมด – ลดเวลา **90 %**  
5. **เส้นทางหลักฐาน**: สมุดบัญชีบันทึกแหล่งที่มาที่ชัดเจน ซึ่งผู้ตรวจสอบของโรงพยาบาลยอมรับโดยไม่มีข้อสงสัยเพิ่มเติม

---

## 5. จุดเชื่อมต่อและ API

| ส่วนประกอบ | จุดปลาย API | พayload ตัวอย่าง | การตอบกลับ |
|------------|--------------|-------------------|------------|
| **ส่งคำถาม** | `POST /v1/question` | `{ "question": "string", "tenant_id": "uuid", "regulations": ["HIPAA","GDPR"] }` | `{ "answer_id": "uuid", "status": "queued" }` |
| **ดึงคำตอบ** | `GET /v1/answer/{answer_id}` | – | `{ "answer": "string", "evidence_refs": ["Policy‑ID #A12","Audit‑ID #B7"] }` |
| **อัปเดตโมเดล** | `POST /v1/federated/update` (ภายใน) | การอัปเดตโมเดลที่เข้ารหัส | `{ "ack": true }` |
| **สอบถามสมุดบัญชี** | `GET /v1/ledger/{answer_id}` | – | `{ "hash": "sha256", "timestamp": "ISO8601", "model_version": "v1.3" }` |

ทุกจุดปลายทำงานร่วมกับ **mutual TLS** และ **OAuth 2.0** เพื่อควบคุมการเข้าถึงอย่างละเอียด

---

## 6. การวัด ROI

| ตัวชี้วัด | ก่อนใช้ | หลังใช้ |
|-----------|----------|----------|
| เวลาโดยเฉลี่ยต่อแบบสอบถาม | 9 ชม. | 1 ชม. |
| อัตราความผิดพลาดของคำตอบ (การไม่ตรงกัน) | 12 % | 2 % |
| คำขอสอบถามเพิ่มเติมจากผู้ตรวจสอบ | 18 ครั้ง/ไตรมาส | 2 ครั้ง/ไตรมาส |
| จำนวนพนักงานทีมปฏิบัติตาม (FTE) | 6 | 4 |

โดยประมาณการอย่างรว Conservatively จะทำให้ **ประหยัดต้นทุน $450 k ต่อปี** สำหรับบริษัท SaaS ขนาดกลาง เนื่องจากลดเวลาการทำงานและค่าใช้จ่ายจากการแก้ไขข้อบกพร่องในการตรวจสอบ

---

## 7. แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้

1. **จัดทำหลักฐานคุณภาพสูง** – ใส่แท็กกฎระเบียบลงในนโยบายและรายงานการตรวจสอบ ความแม่นยำของการเรียกคืนพึ่งพาเมตาดาต้า  
2. **กำหนดงบประมาณ DP ที่เหมาะสม** – เริ่มต้นที่ ε = 3 แล้วปรับตามคุณภาพคำตอบที่สังเกตได้  
3. **เปิดใช้งานการตรวจสอบ ZKP** – ตรวจสอบให้คลังหลักฐานของผู้เช่ารองรับ ZKP; ผู้ให้บริการ KMS บางแห่งมีโมดูล ZKP อยู่แล้ว  
4. **เฝ้าระวังการเปลี่ยนแปลงของโมเดล** – ใช้สมุดบัญชีเพื่อติดตามส่วนประกอบที่ใช้บ่อยและอาจล้าสมัย; เรียกกระบวนการฝึกใหม่เมื่อจำเป็น  
5. **ให้ความรู้แก่ผู้ตรวจสอบ** – จัดทำคู่มือสั้น ๆ เกี่ยวกับสมุดบัญชีเพื่อสร้างความเชื่อมั่นและลดความขัดแย้งในการตรวจสอบ  

---

## 8. แผนงานในอนาคต

- **การรวมผล Consensus จากหลาย LLM**: ผสานผลลัพธ์จากโมเดลที่เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและด้านความปลอดภัยเพื่อเพิ่มความแข็งแรงของคำตอบ  
- **การบูรณาการ Feed ของกฎระเบียบแบบเรียลไทม์**: นำข้อมูลจากหน่วยงาน CNIL, NIST ฯลฯ เข้ามาโดยอัตโนมัติ ปรับ Vector Store ให้ทันสมัยอยู่เสมอ  
- **การแสดงผล Explainable AI (XAI)**: ให้ UI ที่ไฮไลท์ส่วนประกอบที่ทำให้แต่ละประโยคเกิดขึ้น  
- **การปรับใช้แบบ Edge‑Only**: สำหรับภาคการเงินหรือการป้องกันประเทศ ให้มีสแตก Federated RAG ทั้งหมดบน‑ premise เพื่อลบการสื่อสารกับคลาวด์ทั้งหมด  

---

## 9. สรุป

เครื่องยนต์ **Federated Retrieval‑Augmented Generation** ของ Procurize AI ปฏิวัติการทำแบบสอบถามด้านความปลอดภัยจากงานแมนนวลที่แยกส่วนเป็นกระบวนการที่ **รักษาความเป็นส่วนตัวและแม่นยำ** ด้วยการทำให้คำตอบสอดคล้องกันข้ามหลายกรอบกฎระเบียบ แพลตฟอร์มนี้ทำให้เวลาตอบแบบสอบถามลดลงเป็นระดับชั่วโมง, ลดอัตราความผิดพลาดอย่างมีนัยสำคัญ, และให้เส้นทางหลักฐานที่โปร่งใสซึ่งทำให้ผู้ตรวจสอบพอใจ

องค์กรที่นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้จะได้รับ **เวลาตอบสนองภายในชั่วโมง**, **อัตราความผิดพลาดที่ต่ำลง**, และ **เส้นทางหลักฐานที่ตรวจสอบได้** — ความเร็วในการปฏิบัติตามที่กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ในยุคที่ความเร็วของการปฏิบัติตามคือหัวใจของความน่าเชื่อถือ, Federated RAG คือตัวเร่งเงียบที่ผลักดันความเชื่อมั่นให้ขยายตัวในระดับกว้าง.