
# Evrilen Uyum Bilgi Grafikleri için Sürekli İstek Geri Bildirim Döngüsü

Güvenlik anketleri, uyum denetimleri ve mevzuat güncellemelerinin hızlı temposunda güncel kalmak tam zamanlı bir iştir. Geleneksel bilgi tabanları, yeni bir düzenleme, satıcı gerekliliği veya iç politika değişikliği radarına girdiği anda bayatlaşır. **Procurize AI** zaten anket yanıtlarını otomatikleştirerek parlıyor, ancak bir sonraki sınır, **her etkileşimden öğrenen, yapısını sürekli iyileştiren ve en ilgili kanıtları manuel çaba olmadan ortaya çıkaran kendi‑kendine güncellenen uyum bilgi grafiği**dir.

Bu makale, **Sürekli İstek Geri Bildirim Döngüsü (CPFL)**—Retrieval‑Augmented Generation (RAG), uyarlanabilir istemleme ve Graph Neural Network (GNN)‑tabanlı grafik evrimini birleştiren uçtan‑uca bir boru hattını—tanıtır. Altında yatan kavramları, mimari bileşenleri ve statik cevap depolarından yaşam dolu, denetim‑hazır bir bilgi grafiğine geçişi sağlayan pratik uygulama adımlarını ele alacağız.

---

## Neden Kendi Kendine Evrilen Bir Bilgi Grafiği Önemli?

1. **Mevzuat Hızı** – Yeni veri‑gizliliği kuralları, sektöre özgü kontroller ya da bulut‑güvenlik standartları yılda birkaç kez ortaya çıkar. Statik bir depo, ekipleri güncellemeleri manuel olarak kovalamaya zorlar.  
2. **Denetim Kesinliği** – Denetçiler kanıt kökeni, sürüm geçmişi ve politika maddelerine çapraz referans talep eder. Sorular, kontroller ve kanıtlar arasındaki ilişkileri izleyen bir grafik, bu ihtiyaçları kutudan çıkar çıkar karşılar.  
3. **AI Güveni** – Büyük dil modelleri (LLM’ler) ikna edici metin üretir, ancak bağlamsız olduklarında yanıtları sapabilir. Gerçek‑dünya geri bildirimiyle evrilen bir grafiğe nesnel bir dayanak ekleyerek halüsinasyon riskini büyük ölçüde azaltırız.  
4. **Ölçeklenebilir İşbirliği** – Dağıtık takımlar, birden çok iş birimi ve dış ortaklar grafiğe katkıda bulunabilir; kopya dosyalar ya da çelişkili sürümler oluşturmazlar.

---

## Temel Kavramlar

### Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

RAG, yoğun vektör deposunu (genellikle gömme tabanlı) üretken bir LLM ile birleştirir. Bir anket geldiğinde sistem önce **bilgi grafiğinden** en ilgili pasajları **alır**, ardından bu pasajlara referans veren cilalı bir yanıt **üretir**.

### Uyarlanabilir İstemleme

İstem şablonları sabit değildir; **yanıt kabul oranı**, **inceleyici düzenleme mesafesi** ve **denetim bulguları** gibi başarı ölçütlerine göre evrilir. CPFL, bu istemleri sürekli olarak takviye öğrenimi veya Bayes optimizasyonu ile yeniden optimize eder.

### Grafik Sinir Ağları (GNN)

GNN, hem **anlamsal benzerliği** hem de **yapısal bağlamı** (bir kontrolün politika, kanıt ve satıcı yanıtlarıyla nasıl bağlandığı) yakalayan düğüm gömmeleri öğrenir. Yeni veri akışı olduğunda GNN gömmeleri güncellenir, bu da retrieval katmanının daha doğru düğümleri ortaya çıkarmasını sağlar.

### Geri Bildirim Döngüsü

Döngü, denetçiler, inceleyiciler ya da otomatik politika‑kayma algılayıcıları **geri bildirim** sağladığında kapanır (ör. “bu yanıt X maddeyi kaçırmış”). Bu geri bildirim **grafik güncellemelerine** (yeni kenarlar, düzeltilmiş düğüm öznitelikleri) ve **istem iyileştirmelerine** dönüştürülür, bir sonraki üretim döngüsüne beslenir.

---

## Mimari Şema

Aşağıda CPFL boru hattını gösteren yüksek‑seviye bir Mermaid şeması yer alıyor. Tüm düğüm etiketleri çift tırnak içinde belirtilmiştir.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Input
        Q["Incoming Security Questionnaire"]
        R["Regulatory Change Feed"]
    end

    subgraph Retrieval
        V["Vector Store (Embeddings)"]
        G["Compliance Knowledge Graph"]
        RAG["RAG Engine"]
    end

    subgraph Generation
        P["Adaptive Prompt Engine"]
        LLM["LLM (GPT‑4‑Turbo)"]
        A["Draft Answer"]
    end

    subgraph Feedback
        Rev["Human Reviewer / Auditor"]
        FD["Feedback Processor"]
        GNN["GNN Updater"]
        KG["Graph Updater"]
    end

    Q --> RAG
    R --> G
    G --> V
    V --> RAG
    RAG --> P
    P --> LLM
    LLM --> A
    A --> Rev
    Rev --> FD
    FD --> GNN
    GNN --> KG
    KG --> G
    KG --> V
```

### Bileşen Açıklamaları

| Bileşen | Rol | Ana Teknolojiler |
|---------|-----|-------------------|
| **Düzenleyici Değişiklik Akışı** | Standart kuruluşlarından (ISO, NIST, GDPR vb.) güncellemeleri akış olarak alır | RSS/JSON API’leri, Webhook’lar |
| **Uyum Bilgi Grafiği** | Kontroller, politikalar, kanıt varlıkları, satıcı yanıtları gibi varlıkları depolar | Neo4j, JanusGraph, RDF üçlü depoları |
| **Vektör Deposu (Gömme)** | Semantik benzerlik aramalarını hızlı yapar | Pinecone, Milvus, FAISS |
| **RAG Motoru** | En alakalı düğümleri getirir, bağlamı birleştirir | LangChain, LlamaIndex |
| **Uyarlanabilir İstek Motoru** | Metaveri ve önceki başarıya göre istemleri dinamik oluşturur | İstek ayarlama kütüphaneleri, RLHF |
| **LLM (GPT‑4‑Turbo)** | Doğal dil yanıtları üretir | OpenAI GPT‑4‑Turbo, Anthropic Claude |
| **İnsan İnceleyici / Denetçi** | Taslakları doğrular, yorum ekler | Özel UI, Slack entegrasyonu |
| **Geri Bildirim İşleyicisi** | Yorumları yapılandırılmış sinyallere dönüştürür (ör. eksik madde, güncel olmayan kanıt) | NLP sınıflandırması, varlık çıkarımı |
| **GNN Güncelleyicisi** | Düğüm gömmelerini yeniden eğitir, yeni ilişkileri yakalar | PyG (PyTorch Geometric), DGL |
| **Grafik Güncelleyicisi** | Düğümler/kenarlar ekler‑günceller, sürüm geçmişini kaydeder | Neo4j Cypher script’leri, GraphQL mutasyonları |

---

## Adım‑Adım Uygulama

### 1. Bilgi Grafiğini Başlatın

- **Mevcut Varlıkları İçeri Aktarın** – SOC 2, ISO 27001 ve GDPR politikaları, daha önce yanıtlanmış anketler ve ilişkili kanıt PDF’lerini içe aktarın.  
- **Varlık Tiplerini Normalleştirin** – Şema tanımlayın: `Control`, `PolicyClause`, `Evidence`, `VendorResponse`, `Regulation`.  
- **İlişkileri Oluşturun** – Örneğin: `(:Control)-[:REFERENCES]->(:PolicyClause)`, `(:Evidence)-[:PROVES]->(:Control)`.

### 2. Gömmeleri Oluşturun ve Vektör Deposuna Yükleyin

- Alan‑spesifik bir gömme modeli (ör. **OpenAI text‑embedding‑3‑large**) ile her düğümün metinsel içeriğini kodlayın.  
- Gömmeleri ölçeklenebilir bir vektör DB’ye (FAISS, Milvus vb.) yerleştirerek k‑en yakın komşu sorgularını etkinleştirin.

### 3. İlk İstem Kütüphanesini Oluşturun

- Genel şablonlarla başlayın:

```
"Bu güvenlik sorusunu yanıtlayın. Uyum grafiğimizden en ilgili kontrolleri ve kanıtları referans gösterin. Madde işaretli liste kullanın."
```

- Şablonları `question_type`, `risk_level`, `required_evidence` gibi meta verilerle etiketleyin.

### 4. RAG Motorunu Dağıtın

- Bir anket alındığında, etiketlere göre filtrelenmiş en iyi 10 düğümü vektör deposundan **alın**.  
- Alınan pasajları, LLM’nin tüketebileceği bir **retrieval context** içinde birleştirin.

### 5. Gerçek Zamanlı Geri Bildirimi Toplayın

- İnceleyicinin onaylaması ya da düzenlemesi sonrasında şu verileri kaydedin:  
  - **Düzenleme mesafesi** (kaç kelime değişti).  
  - **Eksik atıflar** (regex veya atıf analiziyle tespit).  
  - **Denetim işaretleri** (ör. “kanıt süresi dolmuş”).  

- Bu bilgileri bir **Geri Bildirim Vektörü**na kodlayın: `[kabul, düzenleme_skoru, denetim_işareti]`.

### 6. İstem Motorunu Güncelleyin

- Geri bildirim vektörünü, **takviye öğrenimi** döngüsüne besleyerek istem hiper‑parametrelerini ayarlayın:  
  - **Temperatur** (yaratıcılık vs. kesinlik).  
  - **Atıf stili** (satır içi, dipnot, bağlantı).  
  - **Bağlam uzunluğu** (daha fazla kanıt gerektiğinde artır).  

- Periyodik olarak, geçmiş anketlerden oluşan bir tutma seti üzerinde istem varyantlarını değerlendirerek net kazancı doğrulayın.

### 7. GNN’i Yeniden Eğitin

- Her 24‑48 saatte, en son grafik değişiklikleri ve geri bildirim‑türetilmiş kenar ağırlıklarını içe aktarın.  
- **Link‑prediction** yaparak yeni ilişkiler önerin (ör. yeni bir düzenleme eksik bir kontrol kenarı gerektiriyorsa).  
- Güncellenmiş düğüm gömmelerini vektör deposuna geri gönderin.

### 8. Sürekli Politika‑Kayma Algılayıcıyı Çalıştırın

- Ana boruya paralel olarak, **düzenleyici değişiklik akışı** öğelerini saklı politika maddeleriyle karşılaştıran bir algılayıcı çalıştırın.  
- Kayma belirli bir eşik değeri aşınca otomatik olarak bir **grafik güncelleme bileti** oluşturun ve satın alma kontrol panelinde gösterin.

### 9. Denetlenebilir Sürüm Kontrolü

- Her grafik mutasyonu (düğüm/kenar ekleme, öznitelik değişikliği) için **değişmez zaman damgalı bir hash** üretin ve özel bir blokzincir/append‑only defterine kaydedin.  
- Bu defter, denetçiler için kanıt kökenini “ne zaman, neden eklendi?” sorularına doğrudan yanıt verir.

---

## Gerçek Dünya Faydaları: Sayısal Bir Görünüm

| Metrik | CPFL Öncesi | CPFL Sonrası (6 ay) |
|--------|--------------|----------------------|
| Ortalama Yanıt Süresi | 3.8 gün | 4.2 saat |
| Manuel İnceleme Çabası (saat/anket) | 2.1 | 0.3 |
| Yanıt Kabul Oranı | %68 | %93 |
| Denetim Bulgusu Oranı (kanıt eksikliği) | %14 | %3 |
| Uyum Bilgi Grafiği Boyutu | 12 k düğüm | 27 k düğüm (%%%85 otomatik‑oluşturulmuş kenar) |

Bu rakamlar, CPFL’yi orta‑büyüklük bir SaaS firmasının **SOC 2** ve **ISO 27001** anketlerinde pilot uygulamasından elde edilmiştir. Sonuçlar, manuel işi çarpıcı şekilde azalttığını ve denetim güvenini artırdığını gösteriyor.

---

## En İyi Uygulamalar & Tuzaklar

### En İyi Uygulamalar

| En İyi Uygulama | Neden Önemli |
|------------------|--------------|
| **Küçük Başlayın** – Öncelikle tek bir mevzuat (ör. SOC 2) üzerinde pilot yapın. | Karmaşıklığı sınırlayarak net bir ROI sağlar. |
| **İnsan‑İçinde‑Döngü (HITL) Doğrulaması** – Üretilen yanıtların ilk %20’sinde inceleyici kontrolü tutun. | Erken sapma veya halüsinasyon tespiti yapılır. |
| **Meta‑Veri‑Zengin Düğümler** – Zaman damgaları, kaynak URL’leri ve güven skorlarını depolayın. | Ayrıntılı köken izleme mümkün olur. |
| **İstem Versiyonlaması** – İstemleri kod gibi tutun; değişiklikleri bir GitOps deposuna işleyin. | Tekrarlanabilirlik ve denetim izleri sağlanır. |
| **Düzenli GNN Yeniden Eğitim** – Gece yarısı zamanlayıcılarıyla yürütün, anlık compute patlamalarını önleyin. | Gömmeler sürekli taze kalır, gecikme olmaz. |

### Yaygın Tuzaklar

1. **İstem Sıcaklığı Aşırı Optimizasyonu** – Çok düşük sıcaklık kuru, tekrarlayan metin verir; çok yüksek sıcaklık ise halüsinasyon yaratır. Sürekli A/B testleriyle dengeleyin.  
2. **Kenar Ağırlığı Çürümesini Göz Ardı Etmek** – Kullanılmayan ilişkiler ağırlıklarını azaltmayan bir sistem, alakasız sonuçları öne çıkarabilir. Çürüme fonksiyonları uygulayın.  
3. **Veri Gizliliğini İhmal Etmek** – Gömmeler hassas belge parçacıkları tutabilir. Farklılaşma (differential privacy) teknikleri ya da şirket içi gömme modelleri kullanın.  

---

## Gelecek Yönelimleri

- **Çok‑Modlu Kanıt Entegrasyonu** – OCR‑çıkarılmış tablolar, mimari diyagramlar ve kod snippet’lerini grafiğe ekleyerek LLM’nin görsel varlıklara doğrudan referans vermesini sağlayın.  
- **Sıfır‑Bilgi Kanıtı (ZKP) Doğrulaması** – Kanıt düğümlerine ZKP ekleyerek denetçilerin ham veriyi ifşa etmeden özgünlüğünü doğrulamalarını mümkün kılın.  
- **Federated Graph Learning** – Aynı sektördeki şirketler, ham politikaları paylaşmadan GNN’lerini birlikte eğitebilir; gizliliği korurken ortak kalıplar keşfedilir.  
- **Kendinden‑Açıklama Katmanı** – GNN’nin dikkat haritalarını kullanan “Neden bu yanıt?” paragrafı üretin; uyum sorumlularına ekstra güven verir.  

---

## Sonuç

**Sürekli İstek Geri Bildirim Döngüsü**, statik bir uyum deposunu, düzenleyici değişiklik, inceleyici içgörü ve AI üretim kalitesiyle senkronize çalışan dinamik bir bilgi grafiğine dönüştürür. Retrieval‑Augmented Generation, uyarlanabilir istemleme ve grafik sinir ağlarını birleştirerek, kuruluşlar anket yanıt süresini büyük ölçüde azaltabilir, manuel çabayı kesebilir ve kanıt kökeni zengin, denetim‑hazır yanıtlar sunarak güven oluşturabilir.

Bu mimariyi benimsemek, uyum programınızı sadece bir savunma gereksinimi olmaktan çıkarıp, **operasyonel mükemmeliyet ve AI‑güdümlü çeviklik** sağlayan stratejik bir avantaja dönüştürür. Her güvenlik anketini, şirketinizin üstünlük ve uyumluluk becerisini sergileyen bir fırsata çevirin.