
# แดชบอร์ดสกอร์การปฏิบัติตามแบบเรียลไทม์โดยใช้ Retrieval‑Augmented Generation

## บทนำ  

แบบสอบถามความปลอดภัย, รายการตรวจสอบการตรวจสอบ, และการประเมินตามกฎระเบียบสร้างข้อมูลเชิงโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเป็นจำนวนมหาศาล ทีมงานต้องใช้เวลานับไม่ถ้วนในการคัดลอกคำตอบ, แผนภาพหลักฐาน, และคำนวนคะแนนการปฏิบัติตามด้วยตนเอง **แดชบอร์ดสกอร์การปฏิบัติตามแบบเรียลไทม์** ขจัดอุปสรรคเหล่านี้โดยผสานส่วนผสมสามอย่างที่ทรงพลัง:

1. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – การสังเคราะห์ด้วย LLM ที่ดึงหลักฐานที่เกี่ยวข้องที่สุดจากฐานความรู้ก่อนสร้างคำตอบ  
2. **กราฟความรู้แบบไดนามิก** – กราฟที่ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อเชื่อมโยงนโยบาย, ควบคุม, ศิลปะหลักฐาน, และรายการแบบสอบถาม  
3. **การแสดงผลโดย Mermaid** – ไดอะแกรมแบบโต้ตอบที่แปลงข้อมูลกราฟดิบเป็นแผนผังความร้อน, กราฟเรดาร์, และไดอะแกรมกระบวนการแบบเรียลไทม์  

ผลลัพธ์คือ “single pane of glass” ที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถเห็น **ความเสี่ยง, การครอบคลุมหลักฐาน, และความมั่นใจของคำตอบ** สำหรับแต่ละรายการแบบสอบถาม, ครอบคลุมทุกกรอบกฎระเบียบ (เช่น [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), ฯลฯ)  

ในบทความนี้เราจะสำรวจ:

* สถาปัตยกรรมแบบ End‑to‑End ของเครื่องมือสกอร์  
* วิธีการออกแบบ Prompt สำหรับ RAG เพื่อให้ได้หลักฐานที่น่าเชื่อถือที่สุด  
* การสร้างไทม์ไลน์ของกราฟความรู้ที่ซิงค์กับเอกสารต้นทางอยู่เสมอ  
* การสร้างภาพ Mermaid ที่อัปเดตแบบเรียลไทม์  
* พิจารณาการขยาย, แนวปฏิบัติด้านความปลอดภัย, และเช็คลิสต์สั้น ๆ สำหรับการนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต  

> **เคล็ดลับการปรับแต่งเครื่องยนต์สร้างสรรค์** – ทำให้ Prompt ของ RAG *สั้น, มีบริบทเต็ม, และอ้างอิงด้วยรหัสหลักฐานที่เป็นเอกลักษณ์* วิธีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโทเคนและปรับปรุงความแม่นยำของคำตอบ

---

## 1. ภาพรวมของระบบ  

ด้านล่างเป็นไดอะแกรม Mermaid ระดับสูงที่แสดงการไหลของข้อมูลตั้งแต่แบบสอบถามที่เข้ามาจนถึง UI ของสกอร์การปฏิบัติตามแบบสด

```mermaid
graph LR
    subgraph "Input Layer"
        Q[ "Questionnaire Forms" ]
        D[ "Document Repository" ]
    end

    subgraph "Processing Core"
        KG[ "Dynamic Knowledge Graph" ]
        RAG[ "RAG Engine" ]
        Scorer[ "Compliance Scorer" ]
    end

    subgraph "Output Layer"
        UI[ "Scorecard Dashboard" ]
        Alerts[ "Real‑Time Alerts" ]
    end

    Q -->|Ingest| KG
    D -->|Parse & Index| KG
    KG -->|Context Retrieval| RAG
    RAG -->|Generated Answers| Scorer
    Scorer -->|Score & Confidence| UI
    Scorer -->|Threshold Breach| Alerts
```

**ส่วนประกอบสำคัญ**

| ส่วนประกอบ | วัตถุประสงค์ |
|------------|---------------|
| **Questionnaire Forms** | ไฟล์ JSON หรือ CSV ที่ส่งโดยผู้ขาย, ทีมขาย, หรือผู้ตรวจสอบ |
| **Document Repository** | ที่เก็บศูนย์กลางของนโยบาย, คู่มือการควบคุม, รายงานการตรวจสอบ, และไฟล์ PDF ของหลักฐาน |
| **Dynamic Knowledge Graph** | กราฟ Neo4j (หรือคล้ายกัน) ที่โมเดลความสัมพันธ์ *Question ↔ Control ↔ Evidence ↔ Regulation* |
| **RAG Engine** | ชั้นดึงข้อมูล (vector DB) + LLM (Claude, GPT‑4‑Turbo) |
| **Compliance Scorer** | คำนวนคะแนนการปฏิบัติตามเป็นตัวเลข, ช่วงความมั่นใจ, และระดับความเสี่ยงต่อคำถามแต่ละข้อ |
| **Scorecard Dashboard** | UI ที่สร้างด้วย React ซึ่งเรนเดอร์ไดอะแกรม Mermaid และวิดเจ็ตเชิงตัวเลข |
| **Real‑Time Alerts** | Webhook Slack/Email สำหรับรายการที่ต่ำกว่าเกณฑ์นโยบาย |

---

## 2. การสร้างกราฟความรู้  

### 2.1 การออกแบบสกีม่า  

สกีม่าแบบกะทัดรัดแต่มีประสิทธิภาพช่วยให้เวลา query ต่ำลง โครงสร้าง node/edge ด้านล่างเพียงพอสำหรับ SaaS ส่วนใหญ่

```mermaid
classDiagram
    class Question {
        <<entity>>
        string id
        string text
        string framework
    }
    class Control {
        <<entity>>
        string id
        string description
        string owner
    }
    class Evidence {
        <<entity>>
        string id
        string type
        string location
        string hash
    }
    class Regulation {
        <<entity>>
        string id
        string name
        string version
    }
    Question --> "requires" Control
    Control --> "supported_by" Evidence
    Control --> "maps_to" Regulation
```

### 2.2 파이프라인การนำเข้า (ingestion pipeline)  

1. **Parse** – ใช้ Document AI (OCR + NER) เพื่อสกัดหัวข้อการควบคุม, การอ้างอิงหลักฐาน, และการแมปกฎระเบียบ  
2. **Normalize** – แปลงแต่ละเอนทิตี้ให้เป็นสกีม่าแบบมาตรฐานข้างต้น; กำจัดสำเนาซ้ำโดยใช้ hash  
3. **Enrich** – เติม embeddings (เช่น `text‑embedding‑3‑large`) ให้กับฟิลด์ข้อความของทุก node  
4. **Load** – Upsert node และ relationship ลงใน Neo4j; เก็บ embeddings ใน vector DB (Pinecone, Weaviate)  

Airflow DAG ขนาดเบาที่ทำงานทุก **15 นาที** จะรับประกันความสดของข้อมูลใกล้‑เรียลไทม์

---

## 3. Retrieval‑Augmented Generation  

### 3.1 แม่แบบ Prompt  

Prompt ควรมีสามส่วน:

1. **System instruction** – กำหนดบทบาทของโมเดล (Compliance Assistant)  
2. **Retrieved context** – ข้อความสั้นจากกราฟความรู้อย่างแม็กซ์ 3 รายการ  
3. **User question** – รายการแบบสอบถามที่ต้องการคำตอบ  

```text
You are a Compliance Assistant tasked with providing concise, evidence‑backed answers for security questionnaires.

Context:
{retrieved_snippets}
--- 
Question: {question_text}
Provide a short answer (<120 words). Cite the evidence IDs in brackets, e.g., [EVID‑1234].
If confidence is low, state the uncertainty and suggest a follow‑up action.
```

### 3.2 ยุทธวิธีการดึงข้อมูล  

- **Hybrid search**: ผสานการจับคู่คีย์เวิร์ด BM25 กับความคล้ายเวกเตอร์ เพื่อให้ได้ทั้งข้อความนโยบายที่ตรงกับคำและการควบคุมที่มีความหมายใกล้เคียง  
- **Top‑k = 3**: จำกัดที่ 3 ชิ้นหลักฐานเพื่อรักษาการใช้โทเคนต่ำและเพิ่มความสามารถในการอ้างอิง  
- **Score threshold**: กำจัด snippet ที่ similarity < 0.78 เพื่อหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่มีเสียงรบกวน  

### 3.3 การคำนวนคะแนนความมั่นใจ  

หลังการสร้างคำตอบ คำนวณ **confidence score** ด้วยสูตร

```
confidence = (avg(retrieval_score) * 0.6) + (LLM token log‑probability * 0.4)
```

หาก `confidence < 0.65` Scorer จะทำเครื่องหมายให้ต้องตรวจสอบโดยมนุษย์

---

## 4. เครื่องมือคำนวนสกอร์การปฏิบัติตาม  

Scorer แปลงคำตอบของแต่ละคำถามเป็นค่าตัวเลขบน **สเกล 0‑100**  

| ตัวชี้วัด | น้ำหนัก |
|-----------|----------|
| ความสมบูรณ์ของคำตอบ (มีฟิลด์ที่ต้องการครบหรือไม่) | 30% |
| การครอบคลุมหลักฐาน (จำนวนรหัสหลักฐานที่ไม่ซ้ำ) | 25% |
| ความมั่นใจ (จาก RAG) | 30% |
| ผลกระทบตามกฎระเบียบ (กรอบความเสี่ยงระดับสูง) | 15% |

คะแนนสุดท้ายคือผลรวมตามน้ำหนัก อีกทั้งยังแปลงเป็น **ระดับความเสี่ยง**:

* **0‑49** → แดง (วิกฤต)  
* **50‑79** → ส้ม (ปานกลาง)  
* **80‑100** → เขียว (เป็นไปตาม)  

ระดับเหล่านี้จะส่งเข้าแดชบอร์ดโดยตรง

---

## 5. แดชบอร์ดสกอร์การปฏิบัติตามแบบเรียลไทม์  

### 5.1 แผนที่ความร้อน Mermaid  

```mermaid
graph TB
    subgraph "SOC 2"
        SOC1["Trust Services: Security"]
        SOC2["Trust Services: Availability"]
        SOC3["Trust Services: Confidentiality"]
    end
    subgraph "ISO 27001"
        ISO1["A.5 Information Security Policies"]
        ISO2["A.6 Organization of Information Security"]
        ISO3["A.7 Human Resource Security"]
    end
    SOC1 -- 85% --> ISO1
    SOC2 -- 70% --> ISO2
    SOC3 -- 60% --> ISO3
    classDef green fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px;
    classDef amber fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px;
    classDef red fill:#ffcdd2,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px;
    class SOC1 green;
    class SOC2 amber;
    class SOC3 red;
```

แดชบอร์ดใช้ **React‑Flow** เพื่อฝังโค้ด Mermaid ทุกครั้งที่ back‑end อัปเดตสกอร์ จะสร้างสตริง Mermaid ใหม่และเรนเดอร์ใหม่ ทำให้ผู้ใช้เห็น “zero‑lag view” ของสภาพการปฏิบัติตาม

### 5.2 กราฟเรดาร์สำหรับการกระจายความเสี่ยง  

```mermaid
radar
    title Risk Distribution
    categories Security Availability Confidentiality Integrity Privacy
    A: 80, 70, 55, 90, 60
```

กราฟเรดาร์จะอัปเดตผ่าน WebSocket ที่ส่งอาเรย์ตัวเลขจาก Scorer อย่างต่อเนื่อง

### 5.3 รูปแบบการโต้ตอบ  

| การกระทำ | UI Element | การเรียก Backend |
|----------|------------|-------------------|
| **Drill‑down** | การคลิกที่โหนดบนแผนที่ความร้อน | ดึงรายการหลักฐานละเอียดของคอนโทรลนั้น |
| **Override** | กล่องแก้ไขอินไลน์ | เขียนทับไปยังกราฟความรู้อย่างมีบันทึกการ audit |
| **Alert config** | Slider ปรับเกณฑ์ความเสี่ยง | อัปเดตกฎการแจ้งเตือนใน micro‑service ของ Alerts |

---

## 6. ความปลอดภัยและการบริหารจัดการ  

1. **Zero‑knowledge proof สำหรับการตรวจสอบหลักฐาน** – เก็บ SHA‑256 hash ของไฟล์แต่ละไฟล์; สร้าง ZKP เมื่อเรียกดูไฟล์เพื่อพิสูจน์ความสมบูรณ์โดยไม่เปิดเผยเนื้อหา  
2. **การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC)** – ใช้ OPA policies เพื่อจำกัดผู้ที่สามารถแก้ไขคะแนนได้และผู้ที่ดูได้เท่านั้น  
3. **การบันทึก audit** – ทุกการเรียก RAG, การคำนวนความมั่นใจ, และการอัปเดตสกอร์ จะเขียนลงใน log แบบ append‑only (เช่น Amazon QLDB)  
4. **ที่ตั้งข้อมูล** – Vector DB และ Neo4j สามารถปรับให้ทำงานใน EU‑West‑1 เพื่อความสอดคล้องกับ GDPR ส่วน LLM ทำงานบนอินสแตนซ์ที่จำกัดภูมิภาคและมี private endpoint  

---

## 7. การขยายเครื่องมือ  

| ความท้าทาย | วิธีแก้ไข |
|------------|-----------|
| **ปริมาณแบบสอบถามสูง** (10k+ ต่อวัน) | เปิดใช้ RAG เป็น **container serverless** อยู่หลัง API‑gateway; auto‑scale ตาม latency ของ request |
| **การเปลี่ยนแปลง embeddings** (นโยบายใหม่ทุกวัน) | ปรับปรุง embeddings อย่างเพิ่มส่วน (incremental): คำนวณเวกเตอร์ใหม่เฉพาะเอกสารที่เปลี่ยน, เก็บเวกเตอร์ที่ค้างไว้ใน cache |
| **Latency ของแดชบอร์ด** | ส่งการอัปเดตผ่าน **Server‑Sent Events**; แคชสตริง Mermaid ตามกรอบกฎระเบียบเพื่อเรียกใช้ซ้ำเร็ว |
| **การจัดการต้นทุน** | ใช้ **quantized embeddings** (8‑bit) และ batch การเรียก LLM (สูงสุด 20 คำถามต่อ batch) เพื่อกระจายค่าใช้จ่าย |
 
---

## 8. เช็คลิสต์การนำไปใช้  

- [ ] กำหนดสกีม่ากราฟความรู้และนำเข้าคลังนโยบายเริ่มต้น  
- [ ] ตั้งค่า vector DB และ pipeline การค้นหาแบบ hybrid  
- [ ] สร้างแม่แบบ Prompt สำหรับ RAG และเชื่อมต่อกับ LLM ที่เลือก  
- [ ] ติดตั้งสูตรคำนวนความมั่นใจและเกณฑ์ threshold  
- [ ] พัฒนา Scorer ที่คำนวนสกอร์ตามน้ำหนักที่กำหนด  
- [ ] ออกแบบ UI React ที่ฝัง Mermaid (heatmap, radar, flow)  
- [ ] ตั้งค่า WebSocket/SSE สำหรับการอัปเดตเรียลไทม์  
- [ ] ปรับใช้ RBAC และ middleware บันทึก audit  
- [ ] ปรับใช้ใน environment staging; ทำ load test ที่ 5 k QPS  
- [ ] เปิด webhook แจ้งเตือนไปยัง Slack/Teams สำหรับกรณีที่เกินเกณฑ์  

---

## 9. ผลกระทบในโลกจริง  

การทดลองใช้ในบริษัท SaaS ขนาดกลางเมื่อช่วงที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่า **ลดเวลาในการตอบแบบสอบถามของผู้ขายลง 70 %** แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ชี้ให้เห็นเพียงสามช่องโหว่ระดับสูง ทำให้ทีมความปลอดภัยสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยิ่งไปกว่านั้น การแจ้งเตือนตามระดับความมั่นใจยังช่วยป้องกันการละเมิดการปฏิบัติตามโดยการแจ้งหลักฐานที่ขาดหายของ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) **ล่วงหน้า 48 ชั่วโมง** ก่อนการตรวจสอบตารางเวลา  

---

## 10. แนวทางพัฒนาในอนาคต  

1. **Federated RAG** – ดึงหลักฐานจากองค์กรพันธมิตรโดยไม่ต้องย้ายข้อมูล, ใช้เทคนิค Secure Multi‑Party Computation  
2. **UI สร้างสรรค์ด้วย LLM** – ให้ผู้ใช้พิมพ์ “แสดงแผนที่ความร้อนของ ISO 27001” แล้ว LLM จะสร้างโค้ด Mermaid โดยอัตโนมัติ  
3. **การพยากรณ์สกอร์** – ป้อนสกอร์เก่าเข้าโมเดล time‑series เพื่อคาดการณ์ช่องโหว่ที่จะเกิดในอนาคต  

---

## ดูเพิ่มเติม  

- [Retrieval‑Augmented Generation: A Practical Guide – LangChain Docs](https://python.langchain.com/docs/use_cases/retrieval_qa)  
- [Mermaid Live Editor & Documentation](https://mermaid-js.github.io/mermaid/#/)