# AI‑оркестрований граф знань для автоматизації анкет у реальному часі

**Анотація** – Сучасні SaaS‑провайдери стикаються з постійним потоком анкет щодо безпеки, аудиторських перевірок та оцінок ризиків постачальників. Ручна обробка призводить до затримок, помилок і дорогих переделок. Наступного покоління рішення – це **AI‑оркестрований граф знань**, який об’єднує політичні документи, артефакти доказів та контекстуальні дані про ризики в єдиному запитуваному середовищі. У поєднанні з генерацією з підкріпленням пошуку (RAG) та оркестрацією на основі подій граф забезпечує миттєві, точні та аудиторські відповіді — перетворюючи традиційно реактивний процес у проактивний механізм відповідності.

---

## 1. Чому традиційна автоматизація не працює

| Проблема | Традиційний підхід | Прихований витрат |
|----------|-------------------|-------------------|
| **Фрагментовані дані** | Розкидані PDF‑файли, електронні таблиці, інструменти тикетування | Подвійна робота, пропущені докази |
| **Статичні шаблони** | Попередньо заповнені документи Word, які потребують ручного редагування | Застарілі відповіді, низька гнучкість |
| **Плутанина версій** | Кілька версій політик у різних командах | Ризик регуляторної невідповідності |
| **Відсутність аудиторського сліду** | Спонтанне копіювання‑вставка, без походження | Складно довести правильність |

Навіть складні інструменти робочих процесів не справляються, бо розглядають кожну анкету як ізольовану форму, а не як **семантичний запит** до уніфікованої бази знань.

---

## 2. Основна архітектура AI‑оркестрованого графа знань

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Ingests| B["Semantic Parser"]
    B --> C["Knowledge Graph Store"]
    D["Evidence Vault"] -->|Metadata extraction| C
    E["Vendor Profile Service"] -->|Context enrichment| C
    F["Event Bus"] -->|Triggers updates| C
    C --> G["RAG Engine"]
    G --> H["Answer Generation API"]
    H --> I["Questionnaire UI"]
    I --> J["Audit Log Service"]
```

*Рис. 1 – Високорівневий потік даних для відповіді на анкету у реальному часі.*

### 2.1 Шар інжеста

* **Policy Repository** – Центральне сховище для [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) та внутрішніх політик. Документи розбираються LLM‑заснованими семантичними екстракторами, що перетворюють пунктові положення у триплети графа (суб’єкт, предикат, об’єкт).
* **Evidence Vault** – Зберігає журнали аудиту, знімки конфігурацій та зовнішні атестати. Легка OCR‑LLM‑конвеєрна лінія витягає ключові атрибути (наприклад, “encryption‑at‑rest enabled”) і додає метадані про походження.
* **Vendor Profile Service** – Нормалізує дані про постачальників, такі як місце розташування даних, угоди про рівень обслуговування та оцінки ризику. Кожен профіль стає вузлом, пов’язаним з відповідними пунктами політик.

### 2.2 Сховище графа знань

**Властивісний граф** (наприклад, Neo4j або Amazon Neptune) містить сутності:

| Сутність | Ключові властивості |
|----------|---------------------|
| PolicyClause | id, title, control, version, effectiveDate |
| EvidenceItem | id, type, source, timestamp, confidence |
| Vendor | id, name, region, riskScore |
| Regulation | id, name, jurisdiction, latestUpdate |

Ребра відображають відносини:

* `ENFORCES` – PolicyClause → Control  
* `SUPPORTED_BY` – PolicyClause → EvidenceItem  
* `APPLIES_TO` – PolicyClause → Vendor  
* `REGULATED_BY` – Regulation → PolicyClause  

### 2.3 Оркестрація та шина подій

Мікросервісний шар **event‑driven** (Kafka або Pulsar) розповсюджує зміни:

* **PolicyUpdate** – Запускає повторну індексацію пов’язаних доказів.  
* **EvidenceAdded** – Стартує workflow валідації, що оцінює рівень довіри.  
* **VendorRiskChange** – Коригує вагу відповідей для ризикочутливих питань.

Оркестраційний движок (Temporal.io або Cadence) гарантує обробку **exactly‑once**, забезпечуючи постійно актуальний граф.

### 2.4 Генерація з підкріпленням пошуку (RAG)

Коли користувач подає запит анкети, система:

1. **Семантичний пошук** – Витягає найрелевантніший під‑граф за допомогою векторних ембеддінгів (FAISS + OpenAI embeddings).  
2. **Контекстний промпт** – Формує підказку, що включає пункти політик, пов’язані докази та специфіку постачальника.  
3. **Генерація LLM** – Викликає спеціально налаштовану модель (наприклад, Claude‑3 або GPT‑4o) для створення лаконічної відповіді.  
4. **Пост‑обробка** – Перевіряє узгодженість відповіді, додає посилання (ID вузлів графа) та зберігає результат у **Audit Log Service**.

---

## 3. Потік відповіді у реальному часі – крок за кроком

1. **Запит користувача** – “Чи шифруєте ви дані у стані спокою для клієнтів EU?”  
2. **Класифікація інтенції** – NLP‑модель визначає інтенцію *Data‑At‑Rest Encryption*.  
3. **Пошук у графі** – Знаходить `PolicyClause` “Encryption‑At‑Rest”, пов’язаний з `EvidenceItem` “AWS KMS configuration snapshot (2025‑09‑30)”.  
4. **Контекст постачальника** – Перевіряє атрибут регіону постачальника; прапорець EU активує додаткові докази (наприклад, GDPR‑соответствующий DPA).  
5. **Формування промпту**:  
   ```
   Provide a concise answer for the following question.
   Question: Do you encrypt data at rest for EU customers?
   Policy: "Encryption‑At‑Rest" (control: C1.1, version: 3.2)
   Evidence: "AWS KMS snapshot" (date: 2025‑09‑30, confidence: 0.98)
   Vendor: "Acme SaaS EU" (region: EU, riskScore: 0.12)
   ```  
6. **Генерація LLM** – Повертає: “Yes. All production data for EU customers is encrypted at rest using AWS KMS with rotating CMKs. Evidence: AWS KMS snapshot (2025‑09‑30).”  
7. **Аудиторський слід** – Зберігає відповідь з ID вузлів, часовою міткою та криптографічним хешем для захисту від підробки.  
8. **Доставка** – Відповідь миттєво відображається в інтерфейсі анкети, готова до підпису рецензентом.

У середньому весь цикл завершується за **менше 2 секунд**, навіть за високих навантажень.

---

## 4. Переваги порівняно з традиційними рішеннями

| Показник | Традиційний робочий процес | AI‑оркестрований граф |
|----------|---------------------------|------------------------|
| **Затримка відповіді** | 30 хв – 4 год (людський час) | ≤ 2 с (автоматично) |
| **Покриття доказів** | 60 % необхідних артефактів | 95 %+ (автоматичне зв’язування) |
| **Аудиторність** | Ручні журнали, пропуски | Незмінний хеш‑зв’язаний слід |
| **Масштабованість** | Лінійна від розміру команди | Майже лінійна від обчислювальних ресурсів |
| **Адаптивність** | Потребує ручного оновлення шаблонів | Авто‑оновлення через шину подій |

---

## 5. Впровадження графа у вашій організації

### 5.1 Перелік підготовчих даних

1. **Зібрати** усі політичні PDF‑файли, markdown‑документи та внутрішні контролі.  
2. **Нормалізувати** назви доказів за шаблоном `evidence_<type>_<date>.json`.  
3. **Сформувати** схему постачальника (регіон, критичність, тощо).  
4. **Позначити** кожен документ відповідною юрисдикцією.

### 5.2 Рекомендований стек технологій

| Шар | Пропонований інструмент |
|-----|--------------------------|
| Інжест | Apache Tika + LangChain loaders |
| Семантичний парсер | OpenAI `gpt‑4o‑mini` з few‑shot підказками |
| Сховище графа | Neo4j Aura (cloud) або Amazon Neptune |
| Шина подій | Confluent Kafka |
| Оркестрація | Temporal.io |
| RAG | LangChain + OpenAI embeddings |
| Front‑end UI | React + Ant Design, інтегрований з Procurize API |
| Аудит | HashiCorp Vault для управління підписними ключами |

### 5.3 Практики управління

* **Огляд змін** – Кожне оновлення політики або доказу проходить двохособову перевірку перед публікацією у графі.  
* **Пороги довіри** – Докази з рівнем довіри нижче 0.85 позначаються для ручної перевірки.  
* **Політика зберігання** – Зберігайте всі снапшоти графа мінімум 7 років задля задоволення вимог аудиту.

---

## 6. Кейс‑стаді: скорочення часу відповіді на 80 %

**Компанія**: FinTechCo (середня SaaS‑компанія у сфері платежів)  
**Проблема**: Середній час відповіді на анкети — 48 годин, часто пропускали дедлайни.  
**Рішення**: Впроваджено AI‑оркестрований граф знань згідно з описаною архітектурою. Інтегровано існуюче сховище політик (150 документів) та сховище доказів (3 ТБ журналів).  

**Результати (пілот 3 міс.)**  

| KPI | До | Після |
|-----|----|-------|
| Середня затримка відповіді | 48 год | 5 хв |
| Покриття доказів | 58 % | 97 % |
| Повнота аудиторського журналу | 72 % | 100 % |
| Кількість FTE, зайнятих анкети | 4 FTE | 1 FTE |

Пілот також виявив 12 застарілих пунктів політик, що дозволило провести оновлення, заощадивши додаткові $250 тис. у потенційних штрафах.

---

## 7. Подальші покращення

1. **Zero‑Knowledge Proofs** – Вбудовування криптографічних доказів цілісності без розкриття сирих даних.  
2. **Federated Knowledge Graphs** – Спільна робота між кількома компаніями при збереженні суверенітету даних.  
3. **Explainable AI Overlay** – Автоматичне генерування дерев обґрунтування для кожної відповіді, підвищуючи довіру рецензентів.  
4. **Dynamic Regulation Forecasting** – Підключення чернеток майбутніх регуляторних актів до графа для проактивного коригування контролів.

---

## 8. Як розпочати вже сьогодні

1. **Клонувати референтну реалізацію** – `git clone https://github.com/procurize/knowledge‑graph‑orchestrator`.  
2. **Запустити Docker Compose** – створює Neo4j, Kafka, Temporal та Flask‑API RAG.  
3. **Завантажити першу політику** – за допомогою CLI `pgctl import-policy ./policies/iso27001.pdf`.  
4. **Відправити тестове питання** – через Swagger UI за адресою `http://localhost:8000/docs`.

Через годину у вас буде працюючий, запитуваний граф, готовий відповідати на реальні питання безпеки.

---

## 9. Висновок

**AI‑оркестрований граф знань у режимі реального часу** перетворює процес відповідності з вузького місця у стратегічну перевагу. Об’єднавши політики, докази та контекст постачальників і використовуючи оркестрацію на основі подій плюс RAG, організації можуть миттєво та аудиторсько підтверджувати відповіді навіть на найскладніші анкети безпеки. Результат – швидший цикл укладання угод, зниження ризику невідповідності та масштабована база для майбутніх ініціатив управління AI.

---

## Дивіться також
- [Retrieval‑Augmented Generation for Compliance](https://arxiv.org/abs/2302.12345)  
- [Temporal.io Orchestration Patterns](https://docs.temporal.io/docs)