
# การสร้างแบบไฮบริด Retrieval‑Augmented Generation สำหรับการอัตโนมัติแบบสอบถามที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้

## บทนำ

แบบสอบถามด้านความปลอดภัย การประเมินความเสี่ยงของผู้ให้บริการ และการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นคอขวดสำหรับบริษัท SaaS ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ทีมงานใช้เวลานับไม่ถ้วนในการค้นหาข้อบังคับ นำหลักฐานที่มีเวอร์ชันออกมา และร่างคำตอบเชิงบรรยายด้วยมือ แม้ว่า AI สร้างข้อความจะช่วยร่างคำตอบได้ แต่ผลลัพธ์จาก LLM เพียว ๆ มักขาด **ความสามารถในการติดตามแหล่งที่มา** , **การควบคุมการอยู่ของข้อมูล** และ **การตรวจสอบได้** ‑‑ สามเสาหลักที่ไม่อาจเจาะจงได้ในสภาพแวดล้อมที่ต้องกำกับดูแล

มาพบกับ **Hybrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: รูปแบบการออกแบบที่ผสานความคิดสร้างสรรค์ของโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) กับความเชื่อถือได้ของคลังเอกสารระดับองค์กร ในบทความนี้เราจะวิเคราะห์วิธีที่ Procur2ze สามารถบูรณาการไพพ์ไลน์ RAG แบบไฮบริดเพื่

* **รับประกันความเป็นมาที่มาของแหล่งข้อมูล** สำหรับทุกประโยคที่สร้างขึ้น  
* **บังคับใช้นโยบาย‑as‑code** ระหว่างการทำงาน  
* **รักษาบันทึกการตรวจสอบที่ไม่สามารถแก้ไขได้** เพื่อตอบสนองการตรวจสอบภายนอก  
* **ขยายระดับหลายผู้เช่าพร้อมเคารพกฎเกณฑ์การจัดเก็บข้อมูลตามภูมิภาค**  

หากคุณเคยอ่านโพสต์ก่อนหน้าของเราเรื่อง “AI Powered Retrieval Augmented Generation” หรือ “Self Healing Compliance Knowledge Base Powered by Generative AI” คุณจะสังเกตเห็นบล็อกการสร้างเดียวกันหลายส่วน — แต่ครั้งนี้เรามุ่งเน้นที่ **การเชื่อมต่ออย่างปลอดภัย** และ **การประสานงานโดยมุ่งเน้นการปฏิบัติตาม**  

---

## ทำไมคำตอบจาก LLM เพียว ๆ ถึงไม่เพียงพอ

| ความท้าทาย | วิธี LLM เพียว | วิธี Hybrid RAG |
|-----------|----------------|-----------------|
| ความสามารถในการติดตามหลักฐาน | ไม่มีลิงก์ในตัวไปยังเอกสารต้นทาง | การอ้างอิงแต่ละข้อโต้แย้งจะแนบกับ **Document ID** และเวอร์ชัน |
| การอยู่ของข้อมูล | โมเดลอาจรับข้อมูลจากทุกที่ | ขั้นตอนการดึงข้อมูลจะดึงเฉพาะจากคลังที่แยกตามผู้เช่า |
| บันทึกประวัติการตรวจสอบ | ยากต่อการสืบค้นเหตุผลที่สร้างประโยค | **บันทึกการดึงข้อมูล** + **metadata การสร้าง** สร้างเส้นทางที่สามารถเล่นซ้ำได้ทั้งหมด |
| การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (เช่น [GDPR](https://gdpr.eu/), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) | การทำงานแบบกล่องดำ มีความเสี่ยงของ “hallucination” | การดึงข้อมูลทำให้แน่นอนว่าข้อมูลอิงกับความเป็นจริง ลดความเสี่ยงของเนื้อหาที่ไม่สอดคล้องกับกฎระเบียบ |

โมเดลไฮบริด **ไม่** แทนที่ LLM; มัน **ชี้นำ** LLM เพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบทุกข้อมีฐานข้อมูลที่ชัดเจน

---

## ส่วนประกอบหลักของสถาปัตยกรรม Hybrid RAG

```mermaid
graph LR
    A["User submits questionnaire"] --> B["Task Scheduler"]
    B --> C["RAG Orchestrator"]
    C --> D["Document Vault (Immutable Store)"]
    C --> E["Large Language Model (LLM)"]
    D --> F["Retriever (BM25 / Vector Search)"]
    F --> G["Top‑k Relevant Docs"]
    G --> E
    E --> H["Answer Synthesizer"]
    H --> I["Response Builder"]
    I --> J["Audit Log Recorder"]
    J --> K["Secure Response Dashboard"]
```

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

### 1. คลังเอกสาร (Document Vault)

**คลังแบบเขียนครั้งเดียว ไม่สามารถแก้ไขได้** (เช่น AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, หรือตาราง PostgreSQL แบบ append‑only) ทุกเอกสารที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตาม – PDF นโยบาย, รายงาน SOC 2, ควบคุมภายใน – จะได้รับ

* **Document ID** ที่มีความเป็นเอกลักษณ์ทั่วโลก  
* **เวกเตอร์เชิงความหมาย** ที่สร้างตอนรับข้อมูลเข้า  
* **สแตมป์เวอร์ชัน** ที่ไม่เปลี่ยนแปลงหลังการเผยแพร่  

### 2. ตัวดึงข้อมูล (Retriever)

เครื่องมือค้นหาดำเนินการ **การค้นหาแบบสองโหมด**  

1. **BM25 แบบกระจัดกระจาย** เพื่อจับคู่วลีที่ตรงกันอย่างแม่นยำ (เหมาะกับการอ้างอิงกฎระเบียบ)  
2. **การค้นหาเวกเตอร์หนาแน่น** เพื่อความเกี่ยวข้องเชิงบริบท (จับคู่เชิงความหมายของวัตถุประสงค์การควบคุม)  

ทั้งสองวิธีส่งคืน **รายการจัดอันดับของ Document ID** ซึ่ง Orchestrator จะส่งต่อให้ LLM

### 3. LLM ที่รับแนวทางการดึงข้อมูล

LLM จะได้รับ *system prompt* ที่ประกอบด้วย  

* **คำสั่งอ้างอิงแหล่ง**: “All statements must be followed by a citation tag `[DOC-{id}@v{ver}]`.” (แปลเป็นไทยใน prompt)  
* **กฎ Policy‑as‑code** (เช่น “Never expose personal data in answers”)  

โมเดลจึง **สังเคราะห์** ข้อความโดยอ้างอิงเอกสารที่ดึงมาอย่างชัดเจน

### 4. Answer Synthesizer & Response Builder

Synthesizer รวมผลลัพธ์จาก LLM, จัดรูปแบบตามสคีมาแบบสอบถาม (JSON, PDF หรือ markdown) และแนบ **metadata การอ้างอิงที่อ่านได้โดยเครื่อง** เข้าไปด้วย

### 5. Audit Log Recorder

ทุกขั้นตอนจะบันทึก:

| ฟิลด์ | คำอธิบาย |
|-------|-----------|
| `request_id` | ID เอกลักษณ์ของการรันแบบสอบถาม |
| `retrieved_docs` | รายการ Document ID + เวอร์ชัน |
| `llm_prompt` | Prompt ทั้งหมดที่ส่งให้โมเดล (ทำลบข้อมูลส่วนบุคคลหากมี) |
| `generated_answer` | ข้อความพร้อมแท็กอ้างอิง |
| `timestamp` | เวลาแบบ ISO‑8601 UTC |
| `operator` | บัญชีบริการที่ทำงาน |

บันทึกเหล่านี้ **เขียนครั้งเดียว** และจัดเก็บร่วมกับคลังเพื่อเป็นหลักฐานที่ไม่สามารถปลอมแปลงได้โดยสมบูรณ์

---

## การสาธิตแบบ End‑to‑End

### ขั้นตอนที่ 1 – รับและทำดัชนีนโยบาย

1. อัปโหลดเวอร์ชันใหม่ของ **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) Statement of Applicability** ลงในคลัง  
2. **Ingestion Service** ดึงข้อความดิบ, สร้างเวกเตอร์ 768‑dimensional ด้วย sentence‑transformer, แล้วเก็บเวกเตอร์พร้อม metadata ของเอกสาร

### ขั้นตอนที่ 2 – ส่งแบบสอบถาม

นักวิเคราะห์ความปลอดภัยสร้างทิกเก็ตใน Procur2ze: “ทำแบบสอบถาม Vendor SOC 2 Type II สำหรับ Acme Corp.” ตัว Scheduler ให้ **request_id** (`REQ-2025-1019-001`)

### ขั้นตอนที่ 3 – ดึงข้อมูล

Orchestrator แยกคำถาม: *“อธิบายวิธีที่การเข้ารหัส‑at‑rest ถูกบังคับใช้กับข้อมูลลูกค้า”*  
มันส่งคิวรีไปยัง Retriever ซึ่งคืนค่า:

```
[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]
```

### ขั้นตอนที่ 4 – Prompt ให้ LLM

```
System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Describe how encryption‑at‑rest is enforced for customer data.
Context: (Insert top‑k snippets from the two documents)
```

LLM สร้างข้อความ:

> “ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดที่จัดเก็บใน AWS S3 bucket ของเราถูกเข้ารหัสที่พักด้วย AES‑256 GCM. คีย์การเข้ารหัสจัดการโดย AWS KMS และหมุนเวียนทุก 90 วัน [DOC-Policy-Enc-002@v5]. การปฏิบัตินี้สอดคล้องกับการควบคุม A.10.1 ของ ISO 27001 [DOC-ISO27001-001@v3].”

### ขั้นตอนที่ 5 – การประกอบคำตอบ

Response Builder จัดรูปแบบคำตอบเป็นโครงสร้าง JSON ของแบบสอบถาม, รักษาแท็กอ้างอิงไว้เพื่อการตรวจสอบต่อไป

### ขั้นตอนที่ 6 – การเก็บบันทึกที่ตรวจสอบได้

อาร์ติเฟคทั้งหมด – คำถามต้นฉบับ, รายการเอกสารที่ดึง, Prompt ของ LLM, คำตอบที่สร้าง – ถูกเขียนไปยัง **audit log ที่ไม่สามารถแก้ไขได้** ผู้ตรวจสอบภายนอกสามารถสืบค้นบันทึกนี้เพื่อยืนยันว่าคำตอบมีการติดตามแหล่งที่มาที่ครบถ้วน

---

## ประโยชน์ด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม

| ประโยชน์ | วิธีที่ Hybrid RAG ทำให้ได้ |
|----------|----------------------------|
| **หลักฐานตามกฎระเบียบ** | อ้างอิงโดยตรงไปยังเอกสารนโยบายที่มีเวอร์ชัน |
| **การอยู่ของข้อมูล** | Retrieval ทำงานเฉพาะกับคลังที่ตั้งอยู่ในเขตที่กำหนด |
| **ลด hallucination** | การอิงข้อมูลจากเอกสารจริงจำกัดอิสระของโมเดล |
| **การวิเคราะห์ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลง** | หากเอกสารนโยบายอัปเดต ระบบจะระบุกลุ่มคำตอบที่อ้างอิงเวอร์ชันเก่าโดยอัตโนมัติ |
| **Zero‑knowledge proof** (แนวคิดในอนาคต) | ระบบสามารถสร้างพิสูจน์เชิงคณิตศาสตร์ว่าคำตอบได้มาจากเอกสารเฉพาะโดยไม่เปิดเผยเนื้อหาเอกสาร |

---

## การขยายสเกลในสภาพแวดล้อม SaaS แบบหลายผู้เช่า

ผู้ให้บริการ SaaS มักให้บริการแก่หลายสิบลูกค้า แต่ละลูกค้ามีคลังเอกสารของตนเอง การขยายสเกลด้วย Hybrid RAG ทำได้โดย

1. **Vault ที่แยกตามผู้เช่า**: แต่ละผู้เช่ามีพาร์ทิชันตรรกะของคลังที่เข้ารหัสด้วยคีย์ของตนเอง  
2. **Pool LLM ร่วม**: LLM เป็นบริการแบบ stateless; คำร้องจะรวม tenant ID เพื่อบังคับใช้การควบคุมการเข้าถึง  
3. **การดึงข้อมูลขนาน**: เครื่องมือค้นหาเวกเตอร์ (เช่น Milvus, Vespa) สามารถสเกลแนวนอน จัดการเวกเตอร์หลายล้านเวกเตอร์ต่อผู้เช่า  
4. **การแบ่ง shard ของ audit log**: บันทึกแบ่งตามผู้เช่าแต่จัดเก็บใน ledger ถาวรระดับโลกเพื่อการรายงานการปฏิบัติตามข้ามผู้เช่า  

---

## รายการตรวจสอบสำหรับทีม Procur2ze

- [ ] **สร้างพื้นที่จัดเก็บแบบไม่สามารถแก้ไขได้** (S3 Object Lock, Azure Immutable Blob หรือ DB แบบ append‑only) สำหรับเอกสารปฏิบัติตามทั้งหมด  
- [ ] **สร้างเวกเตอร์เชิงความหมาย** ตอนรับข้อมูลเข้า; เก็บไว้พร้อม metadata ของเอกสาร  
- [ ] **ปรับใช้ Retriever แบบสองโหมด** (BM25 + vector) ภายหลัง API gateway เร็วแรง  
- [ ] **ฝังคำสั่งอ้างอิงและกฎ Policy‑as‑code** ลงใน Prompt ของ LLM  
- [ ] **บันทึกทุกขั้นตอนลงในบริการ audit log ที่ไม่สามารถแก้ไขได้** (เช่น AWS QLDB, Azure Immutable Ledger)  
- [ ] **เพิ่ม UI ตรวจสอบ** ในแดชบอร์ด Procur2ze เพื่อให้ผู้ใช้ดูแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงสำหรับแต่ละคำตอบ  
- [ ] **ดำเนินการฝึกซ้อมการปฏิบัติตามเป็นประจำ**: จำลองการเปลี่ยนแปลงนโยบายและตรวจสอบว่าคำตอบที่ได้รับผลกระทบถูกทำเครื่องหมายอัตโนมัติ  

---

## แนวทางในอนาคต

| ไอเดีย | ผลกระทบที่คาดหวัง |
|--------|-------------------|
| **Federated Retrieval** – คลังกระจายตามภูมิภาคเข้าร่วมโปรโตคอลการรวมข้อมูลอย่างปลอดภัย | ให้องค์กรระดับโลกเก็บข้อมูลไว้ในที่ตั้งของตนเองพร้อมรับประโยชน์จากความรู้โมเดลร่วม |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Integration** – พิสูจน์แหล่งที่มาของคำตอบโดยไม่เปิดเผยเอกสารต้นฉบับ | ตอบสนองกฎความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด (เช่น GDPR “right to be forgotten”) |
| **Continuous Learning Loop** – ป้อนคำตอบที่แก้ไขกลับเข้าสู่กระบวนการ fine‑tuning ของ LLM | ปรับปรุงคุณภาพคำตอบตามเวลาโดยยังคงรักษาการตรวจสอบได้ |
| **Policy‑as‑Code Enforcement Engine** – คอมไพล์กฎนโยบายเป็นสัญญาที่ทำงานได้จริงเพื่อกรองผลลัพธ์ของ LLM | รับประกันว่าไม่มีภาษาที่ไม่ได้รับอนุญาต (เช่น การตลาดเกินจริง) สไลด์เข้ามาในคำตอบการปฏิบัติตาม |

---

## สรุป

Hybrid Retrieval‑Augmented Generation สะพานเชื่อมระหว่าง **AI ที่สร้างสรรค์** กับ **ความแน่นอนด้านการกำกับดูแล** ด้วยการแนบประโยคที่สร้างขึ้นทุกประโยคกับคลังเอกสารที่ไม่สามารถแก้ไขได้ Procur2ze สามารถมอบ **การตอบแบบสอบถามที่ปลอดภัย, ตรวจสอบได้, และเร่งรัดได้** ที่ขยายได้ในระดับองค์กร รูปแบบนี้ไม่เพียงลดเวลาตอบจากวันเป็นนาทีเท่านั้น แต่ยังสร้าง **ฐานความรู้การปฏิบัติตามที่เติบโตไปพร้อมกับนโยบายของคุณ** พร้อมตอบสนองต่อข้อกำหนดการตรวจสอบที่เข้มงวดที่สุด

เตรียมพร้อมที่จะทดลองสถาปัตยกรรมนี้หรือยัง? เริ่มต้นด้วยการเปิดใช้งานการรับข้อมูลเอกสารในคลังของผู้เช่า Procur2ze ของคุณ จากนั้นเปิดใช้บริการ Retrieval แล้วชมเวลาการตอบแบบสอบถามของคุณลดลงอย่างมหาศาล

---

## ดูเพิ่มเติม

- การสร้าง **Immutable Audit Trails** ด้วย AWS QLDB  
- **Policy‑as‑Code**: ฝังการปฏิบัติตามเข้าไปในสายงาน CI/CD  
- Zero‑Knowledge Proofs เพื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลระดับองค์กร