
# Адаптивний двигун підсумовування доказів для анкет у режимі реального часу

Сучасні підприємства щотижня отримують десятки анкет безпеки — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5 та дедалі більше галузевих опитувань. Зазвичай користувачі копіюють відповіді у веб‑форму, додають PDF‑файли й витрачають години на перевірку того, чи відповідає кожен доказ заявленому контролю. Ручна праця створює вузькі місця, підвищує ризик невідповідностей і підвищує вартість процесу.

**Procurize AI** вже вирішила багато болючих точок за допомогою оркестрації завдань, спільних коментарів та AI‑згенерованих чернеток відповідей. Наступний рубіж — **обробка доказів**: як представити потрібний артефакт (політику, аудитний звіт, знімок конфігурації) у саме тому форматі, який очікує рецензент, забезпечивши при цьому актуальність, релевантність і аудиторську прозорість.

У цій статті ми розкриваємо **Адаптивний двигун підсумовування доказів (AESE)** — самонастроювальну AI‑службу, яка:

1. **Визначає** оптимальний фрагмент доказу для кожного питання анкети в режимі реального часу.  
2. **Підсумовує** фрагмент у стислий, готовий до регулятора, нарис.  
3. **Зв’язує** підсумок назад з вихідним документом у графі знань з контролем версій.  
4. **Перевіряє** результат відповідно до політик відповідності та зовнішніх стандартів за допомогою LLM, підкріпленого RAG.  

Результатом є **один клік** до відповідної відповіді, яку можна переглянути, схвалити або відхилити людиною, при цьому система записує неможливий до підробки журнал походження.

---

## Чому традиційне управління доказами не працює

| Обмеження | Класичний підхід | Переваги AESE |
|-----------|------------------|---------------|
| **Ручний пошук** | Аналітики безпеки переглядають SharePoint, Confluence або локальні диски. | Автоматичний семантичний пошук по федеративному сховищу. |
| **Статичні вкладення** | Прикріплюються PDF‑файли або скріншоти без змін. | Динамічне виділення лише потрібних розділів, зменшення розміру переданої даних. |
| **Зсув версій** | Часто додаються застарілі докази. | Версіонування вузлів графа знань гарантує використання останнього схваленого артефакту. |
| **Відсутність контекстного міркування** | Відповіді копіюються дослівно, без нюансів. | Підсумовування LLM, що адаптується до тону анкети. |
| **Невидимі аудити** | Немає простежуваності від відповіді до джерела. | Ребра графа створюють перевірний шлях аудиту. |

Ці прогалини призводять до **на 30‑50 % довшого часу обробки** та підвищеного ризику невідповідностей. AESE усуває їх усі в одному узгодженому конвеєрі.

---

## Основна архітектура AESE

Двигун побудований навколо трьох тісно пов’язаних шарів:

1. **Шар семантичного пошуку** – Гібридний індекс RAG (густі вектори + BM25) для отримання кандидатних фрагментів доказів.  
2. **Шар адаптивного підсумовування** – Тонко налаштований LLM з шаблонами підказок, які адаптуються до контексту анкети (галузь, регуляція, рівень ризику).  
3. **Шар графа походження** – Граф властивостей, в якому зберігаються вузли доказів, вузли відповідей і ребра «виведено з», доповнені версіонуванням та криптографічними хешами.

Нижче — діаграма Mermaid, що ілюструє потік даних від запиту анкети до фінальної відповіді.

```mermaid
graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Усі мітки вузлів взяті в подвійні лапки, як вимагається.*

---

## Пошаговий робочий процес

### 1. Визначення наміру

Коли користувач відкриває поле анкети, UI надсилає сирий текст питання до легкого моделлю наміру. Модель класифікує запит у одну з кількох **категорій доказів** (політика, аудиторський звіт, конфігурація, фрагмент журналу, атестація третьої сторони).

### 2. Семантичний пошук

Класифікований намір ініціює запит до гібридного індексу RAG:

- **Густі вектори** генерує енкодер, донавчений на корпоративному корпусі відповідності.  
- **BM25** забезпечує лексичне збіг для регулятивних посилань (наприклад, “ISO 27001 A.12.1”).

Двигун повертає **Top‑K** (за замовчуванням = 5) фрагментів, кожен представлений легким метаданим‑записом:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. Адаптивний будівник підказок

Система формує динамічну підказку, яка включає:

- Оригінальний текст питання.  
- Обрані фрагменти доказів (у вигляді короткого маркованого списку).  
- Регулятивні рекомендації щодо тону (наприклад, “використовувати пасивний стан, посилатися на номери пунктів”).  

Приклад підказки:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

### 4. Підсумовувач LLM

**LLM, адаптований до домену** (наприклад, 13 B модель, донавчена на 10 k історичних пар “анкета‑доказ”) обробляє підказку. Модель генерує підсумок, який:

- **Цитує** точне джерело доказу (наприклад, “see Access Control Policy §4.2”).  
- **Зберігає** узгодженість з раніше схваленими відповідями (через few‑shot приклади).  

Типовий вивід:

> “We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

### 5. Оновлення графа походження

У графі створюється вузол відповіді зі властивостями:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- Ребра `DERIVED_FROM`, що вказують на кожен вихідний вузол доказу.  

Кожне ребро зберігає `hash` вихідного фрагмента, забезпечуючи неможливість підробки. Граф записується у **базу, що підтримує Merkle‑tree**, що дозволяє криптографічну верифікацію.

### 6. Публікація відповіді та людський перегляд

Згенерована відповідь з’являється в UI анкети з кнопкою **“Evidence View”**. Після натискання відкривається список пов’язаних фрагментів, їхні версії та **цифровий підпис**. Оглядачі можуть:

- **Схвалити** (створює незмінний аудитний запис).  
- **Відредагувати** (створює нову версію вузла відповіді).  
- **Відхилити** (надсилає зворотний зв’язок у цикл RLHF).

---

## Підсилення навчанням з людським зворотним зв’язком (RLHF)

AESE застосовує легкий цикл RLHF:

1. Фіксує дії оглядачів (схвалити/редагувати/відхилити) разом із мітками часу.  
2. Перетворює правки в **дані парних уподобань** (оригінальна vs. відредагована відповідь).  
3. Періодично донавчання LLM на цих уподобаннях за допомогою алгоритму Proximal Policy Optimization (PPO).  

З часом модель вбирає специфічну для організації лексику, зменшуючи потребу у ручних правках до **70 %**.

---

## Гарантії безпеки та відповідності

| Питання | Заходи AESE |
|---------|-------------|
| **Витік даних** | Усі процеси пошуку і генерації виконуються у VPC. Ваги моделі не залишають захищеного середовища. |
| **Неможливість підробки** | Криптографічні хеші зберігаються у незмінних ребрах графа; будь‑яка зміна анулює підпис. |
| **Відповідність регуляціям** | Шаблони підказок включають правила цитування згідно з нормативами; модель ревізується щокварталу. |
| **Конфіденційність** | Чутливі PII редагуються під час індексації за допомогою фільтра диференціальної приватності. |
| **Пояснювальність** | Відповідь містить “source trace”, який можна експортувати у PDF‑аудитний журнал. |

---

## Показники продуктивності

| Показник | Базовий (ручний) | AESE (пілот) |
|----------|------------------|--------------|
| Середній час відповіді на пункт | 12 хв (пошук + напис) | 45 сек (авто‑підсумовування) |
| Розмір прикріпленого доказу | 2,3 МБ (повний PDF) | 215 KB (виділений фрагмент) |
| Відсоток схвалення з першого разу | 58 % | 92 % |
| Повнота аудиторської слідування | 71 % (бракує версій) | 100 % (граф‑базоване) |

Ці цифри отримані в шести‑місячному пілотному проєкті середньої SaaS‑компанії, яка обробляє ~1 200 анкетних пунктів на місяць.

---

## Інтеграція з платформою Procurize

AESE виставляється як **мікросервіс** з REST‑API:

- `POST /summarize` – приймає `question_id` і необов’язковий `context`.  
- `GET /graph/{answer_id}` – повертає дані про походження у JSON‑LD.  
- `WEBHOOK /feedback` – отримує дії оглядачів для RLHF.

Службу можна **під’єднати** до будь‑якого існуючого воркфлоу — чи то кастомна система тикетів, CI/CD конвеєр перевірок відповідності, чи безпосередньо UI Procurize через легкий JavaScript SDK.

---

## План розвитку

1. **Багатомедійні докази** — інтеграція скріншотів, діаграм архітектури і фрагментів коду за допомогою візуально‑покращених LLM.  
2. **Федерація графа знань між організаціями** — безпечний обмін вузлами доказів між партнерами з збереженням походження.  
3. **Контроль доступу Zero‑Trust** — атрибут‑базовані політики на запити графа, що гарантують доступ лише уповноваженим ролям.  
4. **Прогнозний двигун регуляторних змін** — поєднання AESE з моделлю прогнозування нормативних трендів для попереднього виявлення прогалин у доказах.

---

## Висновок

Адаптивний двигун підсумовування доказів трансформує **болісний крок “знайти‑і‑додати”** у **потоковий AI‑орієнтований досвід**, що забезпечує:

- **Швидкість** — відповіді в реальному часі без втрати глибини.  
- **Точність** — контекстно‑залежне підсумовування, узгоджене зі стандартами.  
- **Аудиторську прозорість** — незмінний журнал походження для кожної відповіді.  

Поєднуючи генерацію з підкріпленням пошуком, динамічне підказування та граф знань з версіонуванням, AESE піднімає планку автоматизації відповідності. Організації, що впроваджують цю можливість, можуть очікувати швидше закриття угод, зниження ризику аудиту та вимірювальну конкурентну перевагу в дедалі більш безпечному B2B‑ринку.