
# AI Destekli Uyarlanabilir Satıcı Anket Eşleştirme Motoru

Şirketler, güvenlik anketleri, satıcı beyanları ve uyumluluk denetimlerinin giderek artan bir seliyle karşı karşıya. Her istek günler, hatta haftalar sürebiliyor; çünkü ekipler doğru politikayı manuel olarak bulmak, yanıtı kopyala‑yapıştır yapmak ve ardından alaka düzeyini kontrol etmek zorunda kalıyor. Geleneksel otomasyon çözümleri, her anketi sabit bir form olarak ele alıyor ve tek‑boyut‑her‑kes‑için‑uygun şablon uyguluyor; bu şablon, düzenlemeler değiştikçe hızla geçerliliğini yitiriyor.

**Procurize’in Uyarlanabilir Satıcı Anket Eşleştirme Motoru**, bu modeli baştan aşağı tersine çeviriyor. **Federasyonlu bir bilgi grafiği (KG)**, politika belgeleri, denetim kanıtları ve düzenleyici‑tarafından yayınlanan kontrolleri birleştirirken, **takviye‑öğrenimi (RL) destekli yönlendirme katmanı**, gelen her soruya en uygun yanıt parçacıklarını gerçek zamanlı öğreniyor. Sonuç, aşağıdaki özelliklere sahip bir AI‑destekli iş akışı:

* **Anında, bağlama duyarlı cevap önerileri** – sistem en ilgili cevap bloğunu milisaniyeler içinde gösterir.
* **Sürekli öğrenme** – her insan düzenlemesi modele geri döner, gelecek eşleştirmeleri keskinleştirir.
* **Düzenleyici direnç** – federasyonlu KG, dış beslemelerle senkronize olur (ör. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) ve yeni gereksinimler yanıt havuzuna anında yansır.
* **Denetim‑dereceli kaynak gösterimi** – her öneri, kaynağının belgesine bağlanan kriptografik bir hash içerir; böylece denetim izi değiştirilemez olur.

Aşağıda motorun mimarisini, çalışmasını sağlayan temel algoritmaları, entegrasyon en iyi uygulamalarını ve bekleyebileceğiniz iş etkilerini adım adım inceliyoruz.

---

## 1. Mimari Genel Bakış

Motor dört sıkı bir şekilde bağlanmış katmandan oluşur:

1. **Belge Alma & KG Oluşturma** – Tüm politika PDF’leri, markdown dosyaları ve kanıt artefaktları ayrıştırılır, standartlaştırılır ve **federasyonlu bir KG**’ye aktarılır. Grafik, `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact` ve `RegulationReference` gibi düğümler tutar. Kenarlar `covers`, `requires` ve `derivedFrom` gibi ilişkileri tanımlar.

2. **Semantik Gömme Servisi** – Her KG düğümü, alan‑özel bir dil modeli (ör. uyumlu dil için ince ayar yapılmış Llama‑2) kullanılarak yüksek‑boyutlu bir vektöre dönüştürülür. Böylece **semantik aranabilir bir indeks** oluşturulur ve benzerlik‑temelli geri getirme mümkün olur.

3. **Uyarlanabilir Yönlendirme & RL Motoru** – Bir anket geldiğinde, **soru kodlayıcı** bir gömme üretir. **Politika‑gradient RL ajanı**, aday yanıt düğümlerini alaka, güncellik ve denetim güveni açısından değerlendirir. Ajan, en iyi **k** eşleşmeyi seçer ve kullanıcıya sıralı olarak sunar.

4. **Geri Bildirim & Sürekli İyileştirme Döngüsü** – İnsan incelemeciler önerileri kabul, reddet veya düzenleyebilir. Her etkileşim bir **ödül sinyali** oluşturur, bu sinyal RL ajanına geri beslenir ve gömme modelinin artımlı yeniden eğitilmesini tetikler.

Aşağıdaki diyagram veri akışını görselleştirir.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Federasyonlu Bilgi Grafiği

**Federasyonlu bir KG**, birden çok veri kaynağını birleştirirken mülkiyet sınırlarını korur. Her departman (Hukuk, Güvenlik, Operasyon) kendi alt‑grafını bir API geçidi arkasında barındırır. Motor, **şema‑uyumlu federasyon** sayesinde bu silolar arasında veri çoğaltmadan sorgulama yapar; bu da veri‑yerellik politikalarına uyumu sağlar.

Temel avantajlar:

* **Ölçeklenebilirlik** – Yeni bir politika deposu eklemek, sadece yeni bir alt‑graf kaydetmek demektir.
* **Gizlilik** – Hassas kanıtlar şirket içinde kalabilir; yalnızca gömmeler paylaşılır.
* **İzlenebilirlik** – Her düğüm `createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash` gibi kaynak bilgileri taşır.

### 1.2 Sıralama için Takviye Öğrenimi

RL ajanı, her cevap önerisini bir **eylem** olarak görür. **Durum** şu bileşenlerden oluşur:

* Soru gömmesi.
* Aday yanıt gömmeleri.
* Bağlamsal meta‑veri (ör. düzenleyici alan, risk seviyesi).

**Ödül**, aşağıdakilerden hesaplanır:

* **Kabul** (ikili 1/0).
* **Düzenleme mesafesi** – öneri ile nihai yanıt arasındaki mesafe (düşük mesafe yüksek ödül).
* **Uyum güveni** – kanıt kapsamından türetilen bir skor.

**Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO)** algoritması kullanılarak, ajan yüksek alaka ve düşük düzenleme çabası veren yanıtları önceliklendiren bir politika öğrenir ve çabucak yakınsar.

---

## 2. Veri İşleme Boru Hattı Ayrıntıları

### 2.1 Belge Ayrıştırma

Procurize, **Apache Tika** kullanarak OCR ve format dönüşümünü gerçekleştirir; ardından **spaCy** özelleştirilmiş boru hatlarıyla madde numaraları, kontrol referansları ve yasal atıfları çıkarır. Çıktı JSON‑LD formatında depolanır ve KG’ye alınmaya hazır hâle gelir.

### 2.2 Gömme Modeli

Gömme modeli, yaklaşık 2 M uyumluluk cümlesi içeren bir derlenmiş korpus üzerinde **kontrastif kayıp** fonksiyonu ile eğitilir; bu kayıp, semantik açıdan benzer maddeleri birbirine yaklaştırırken alakasızları uzaklaştırır. Periyodik **bilgi damıtımı** sayesinde model, gerçek‑zaman çıkarım için (<10 ms sorgu başına) hafif kalır.

### 2.3 Vektör Deposu

Tüm vektörler **Milvus** (veya eşdeğer açık‑kaynak vektör DB) içinde saklanır. Milvus, **IVF‑PQ** indekslemesi sunar; bu sayede milyarlarca vektörde bile alt‑milisaniyelik benzerlik aramaları mümkündür.

---

## 3. Entegrasyon Desenleri

Çoğu kuruluş zaten tedarik, biletleme ya da GRC araçları (ServiceNow, JIRA, GRC Cloud) çalıştırıyor. Procurize üç ana entegrasyon yolu sunar:

| Desen | Açıklama | Örnek |
|---|---|---|
| **Webhook Tetikleyicisi** | Anket yüklendiğinde bir webhook Procurize’e gönderilir; cevaplar yanıt yükü içinde geri döner. | ServiceNow anket formu → webhook → öneriler satır içinde gösterilir. |
| **GraphQL Federasyonu** | Mevcut UI, `matchAnswers` GraphQL alanını sorgular; yanıt ID’leri ve kaynak meta‑verileri döner. | Özel React panosu `matchAnswers(questionId: "Q‑123")` çağrısı yapar. |
| **SDK Eklentisi** | Python, JavaScript, Go‑ağır SDK’lar, eşleştirme motorunu CI/CD uyumluluk kontrollerine doğrudan gömer. | GitHub Action, PR değişikliklerini en son güvenlik anketiyle doğrular. |

Tüm entegrasyonlar **OAuth 2.0** ve **karşılıklı TLS** ile güvenli iletişimi garanti eder.

---

## 4. İş Etkisi

Procurize, üç Fortune‑500 SaaS firmasıyla kontrollü bir dağıtım yaptı. 90‑günlük periyot içinde:

| Ölçüt | Motor Öncesi | Motor Sonrası |
|---|---|---|
| Soru başına ortalama yanıt süresi | 4 saat | **27 dakika** |
| İnsan düzenleme oranı (önerilen yanıtların düzenlenme yüzdesi) | %38 | **%12** |
| Denetim bulgu oranı (uyumsuz yanıtlar) | %5 | **<%1** |
| Gerekli uyumluluk ekibi tam zamanlı çalışan sayısı | 6 FTE | **4 FTE** |

**ROI** hesabı, iş gücü maliyetinde **3,2× azalma** ve tedarikçi katılım döngülerinde **%70 hızlanma** gösteriyor – bu da hızlı ürün lansmanları için kritik.

---

## 5. Güvenlik & Yönetişim

* **Sıfır‑Bilgi Kanıtları (ZKP)** – Kanıt, istemci‑tarafı bir enclave’da kalırken, motor kanıtın bir kontrolü karşıladığını ham veri açığa çıkmadan doğrular.
* **Farklılaştırmalı Gizlilik** – Gömmeler, federasyonlu düğümler arasında paylaşılmadan önce kalibrelenmiş gürültüyle bozulur; bu, hassas dil kalıplarını korur.
* **Değiştirilemez Denetim İzi** – Her öneri, kaynak belge sürümünün **Merkle‑kök hash**iyle bağlanır; bu hash, izinli bir blokzincir üzerinde saklanarak manipülasyon önlenir.

Bu önlemler, motorun sadece hız katmakla kalmayıp, düzenleyici kurumların talep ettiği katı yönetişim standartlarını da karşılamasını sağlar.

---

## 6. Başlangıç Rehberi

1. **Politika havuzunuzu içe aktarın** – Procurize CLI (`prc import`) ile PDF, markdown ve kanıt artefaktlarını besleyin.  
2. **Federasyonu yapılandırın** – Her departmanın alt‑grafını merkezi KG orkestratörüne kaydedin.  
3. **RL servisini dağıtın** – Docker‑compose stack’i (`docker compose up -d rl-agent vector-db`) başlatın.  
4. **Anket portalınızı bağlayın** – Mevcut form sağlayıcınıza bir webhook uç noktası ekleyin.  
5. **İzleyin ve iyileştirin** – Kontrol paneli, ödül trendleri, gecikme ve düzenleme oranlarını gösterir; bu verileri gömme modelini ince ayar için kullanın.  

**30 gün ücretsiz bir sandbox ortamı**, üretim verilerinizi etkilemeden deneme yapmanıza imkan tanır.

---

## 7. Gelecek Vizyonu

* **Çok‑Modlu Kanıt** – Tar scanned ekran görüntüleri, PDF’ler ve video kılavuzları, Vision‑LLM gömmeleriyle entegre edilerek kullanılabilir.  
* **Küresel Düzenleyici KG Birleştirme** – Dünya çapında regülasyon grafikleri (ör. AB [GDPR](https://gdpr.eu/), ABD [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) birleştirilerek çok‑ulusal uyumluluk sağlanır.  
* **Kendini‑İyileştiren Politikalar** – KG, regülasyon değişiklikleri ile mevcut maddeler arasındaki kaymayı tespit ettiğinde, otomatik olarak politika güncellemeleri üretir.

KG’yi sürekli zenginleştirip RL geri besleme döngüsünü sıkılaştırarak, Procurize yalnızca bir *eşleştirme motoru* olmaktan çıkar; aynı zamanda sorular ortaya çıkmadan öngören bir **uyumluluk ortak pilotu** haline gelmeyi hedefliyor.

---

## 8. Sonuç

Uyarlanabilir Satıcı Anket Eşleştirme Motoru, **federasyonlu bilgi grafikleri**, **semantik gömmeler** ve **takviye öğrenimi**nin bir araya gelerek tarihsel olarak manuel ve hataya açık bir süreci **gerçek‑zamanlı, kendini optimize eden bir iş akışına** dönüştürmesinin örnek bir gösterimidir. Bu teknolojiyi benimseyen organizasyonlar şunları kazanır:

* Daha hızlı anlaşma yönetimi.
* Daha yüksek denetim güveni.
* Düşük operasyonel maliyet.
* Gelecekteki AI‑odaklı uyumluluk girişimleri için ölçeklenebilir bir temel.

Eğer elektronik tablo kaosunu akıllı, kanıtlanabilir bir yanıt motoru ile değiştirmeye hazırsanız, Procurize platformu size **bugün** başlanabilecek bir yol sunuyor.