
# AI‑потужні контекстуальні докази для анкет безпеки

Анкети безпеки – це вартові кожної угоди B2B SaaS. Замовники вимагають конкретних доказів — уривків політик, аудиторських звітів, скріншотів конфігурацій — щоб переконатися, що рівень безпеки постачальника відповідає їхньому ризиковому профілю. Традиційно команди з безпеки, юридичної підтримки та інженерії копаються в нескінченному лабіринті PDF‑файлів, папок SharePoint і систем тикетування, щоб знайти саме той документ, який підкріплює кожну відповідь.

Результат — **повільний час реагування, непослідовні докази та підвищений ризик людської помилки**.

Використовуємо **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** — гібридну AI‑архітектуру, яка поєднує генеруючу потужність великих мовних моделей (LLM) з точністю векторного пошуку документів. Поєднавши RAG з платформою Procurize, команди можуть автоматично виводити найрелевантніші артефакти відповідності *під час написання кожної відповіді*, перетворюючи ручний пошук у робочий процес у реальному часі, орієнтований на дані.

Нижче ми розбираємо технічний фундамент RAG, ілюструємо готовий до продакшн конвеєр за допомогою Mermaid та надаємо практичні рекомендації для SaaS‑організацій, готових впроваджувати автоматизацію контекстуальних доказів.

---

## 1. Чому контекстуальні докази важливі саме зараз

### 1.1 Регуляторний тиск
Регуляції, такі як **[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 нові **рамки ризику AI** явно вимагають демонстрації доказів для кожного контролю. Аудитори більше не задоволені лише «політика існує» — їм потрібне **пряме посилання** на саме версію, яку переглядають.

### 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  
**Статистика**: За даними опитування Gartner 2024 р., 68 % B2B‑замовників вважають «неповні або застарілі докази» головною причиною затримки підписання контракту.

### 1.2 Очікування покупців
Сучасні покупці оцінюють постачальників за **Trust Score**, який агрегує повноту анкети, актуальність доказів та швидкість реакції. Автоматизований механізм доказів безпосередньо підвищує цей бал.

### 1.3 Внутрішня ефективність
Кожна хвилина, яку інженер безпеки витрачає на пошук PDF, – це хвилина, яку можна присвятити моделюванню загроз або оглядам архітектури. Автоматизація пошуку доказів звільняє ресурси для більш впливової роботи у галузі безпеки.

---

## 2. Retrieval‑Augmented Generation – ядро концепції

RAG працює у два етапи:

1. **Retrieval** — система перетворює запит природною мовою (наприклад, «Покажи останній звіт SOC 2 Type II») у вектор‑ембеддинг і шукає у **векторній базі даних** найбільш схожі документи.  
2. **Generation** — LLM отримує знайдені документи як **контекст** і генерує стислий відповідь, насичену цитатами.

Перевага RAG — це **застосування вихідного матеріалу** до генерованого результату, що усуває галюцинації — критичний вимір для контенту відповідності.

### 2.1 Ембеддинги та векторні сховища
- **Моделі ембеддингу** (наприклад, OpenAI `text-embedding-ada-002`) переводять текст у багатовимірні вектори.  
- **Векторні сховища** (Pinecone, Milvus, Weaviate) індексують ці вектори, дозволяючи здійснювати пошук за подібністю за субсекунди навіть у мільйонах сторінок.

### 2.2 Промпт‑інжиніринг для доказів
Добре сформульований промпт вказує LLM:

- Працювати лише з наданими документами та цитувати кожне джерело у форматі Markdown‑посилання або ID.  
- Зберігати оригінальну формулювання при цитуванні розділів політик.  
- Позначати будь‑який неоднозначний або застарілий контент для перегляду людиною.

**Приклад фрагменту промпту**:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following questionnaire item using ONLY the supplied documents. Cite each source using the format [DocID#Section].
If a required document is missing, respond with "Document not found – please upload."
```

---

## 3. Скрито‑до‑скрито робочий процес у Procurize

Нижче – візуальне представлення потоку анкети, підсиленого RAG, в екосистемі Procurize.

```mermaid
graph LR
    A["Користувач подає анкету"] --> B["Генератор AI‑промпту"]
    B --> C["Retriever (Vector DB)"]
    C --> D["Релевантні документи"]
    D --> E["Generator (LLM)"]
    E --> F["Відповідь з доказами"]
    F --> G["Перегляд та публікація"]
    G --> H["Журнал аудиту та версіонування"]
```

**Ключові кроки пояснено**

| Крок | Опис |
|------|------|
| **A – Користувач подає анкету** | Команда безпеки створює нову анкету в Procurize, обираючи цільові стандарти (SOC 2, ISO 27001 тощо). |
| **B – Генератор AI‑промпту** | Для кожного запитання Procurize формує промпт, що включає текст питання та будь‑які існуючі фрагменти відповіді. |
| **C – Retriever** | Промпт ембеддиться і шукається у векторному сховищі, який містить завантажені артефакти відповідності (політики, аудиторські звіти, журнали code‑review). |
| **D – Релевантні документи** | Повертається топ‑k (зазвичай 3‑5) документів, збагачених метаданими, і передається LLM. |
| **E – Generator** | LLM створює стислу відповідь, автоматично вставляючи цитати (наприклад, `[SOC2-2024#A.5.2]`). |
| **F – Відповідь з доказами** | Згенерована відповідь відображається в UI анкети, готова до внутрішнього редагування або затвердження. |
| **G – Перегляд та публікація** | Призначені рецензенти перевіряють точність, додають нотатки та блокують відповідь. |
| **H – Журнал аудиту та версіонування** | Кожна AI‑згенерована відповідь зберігається разом зі знімком джерела, забезпечуючи незмінний аудиторський слід. |

---

## 4. Впровадження RAG у вашому середовищі

### 4.1 Підготовка корпусу документів
1. **Зібрати** усі артефакти відповідності: політики, звіти сканування вразливостей, базові конфігурації, коментарі під час code‑review, журнали CI/CD.  
2. **Стандартизувати** формати файлів (PDF → текст, Markdown, JSON). Для сканованих PDF застосовувати OCR.  
3. **Розбити** документи на фрагменти по 500‑800 слів для підвищення релевантності пошуку.  
4. **Додати метадані**: тип документа, версія, дата створення, стандарт відповідності, унікальний `DocID`.

### 4.2 Створення векторного індексу
```python
from openai import OpenAI
from pinecone import PineconeClient

client = PineconeClient(api_key="YOUR_API_KEY")
index = client.Index("compliance-evidence")

def embed_and_upsert(chunk, metadata):
    embedding = OpenAI.embeddings.create(
        model="text-embedding-ada-002",
        input=chunk
    ).data[0].embedding
    index.upsert(vectors=[(metadata["DocID"], embedding, metadata)])

# Проходимо по всіх фрагментах
for chunk, meta in corpus:
    embed_and_upsert(chunk, meta)
```
*Скрипт запускається один раз при квартальному оновленні політик; інкрементальні upsert‑и підтримують актуальність індексу.*

### 4.3 Інтеграція з Procurize
- **Webhook**: Procurize надсилає подію `question_created`.  
- **Lambda‑функція**: отримує подію, формує промпт, викликає Retriever, а потім LLM через `ChatCompletion` OpenAI.  
- **Response Hook**: вставляє AI‑згенеровану відповідь назад у Procurize через його REST‑API.

```python
def handle_question(event):
    question = event["question_text"]
    prompt = build_prompt(question)
    relevant = retrieve_documents(prompt, top_k=4)
    answer = generate_answer(prompt, relevant)
    post_answer(event["question_id"], answer)
```

### 4.4 Захист “людина‑в‑циклі” (HITL)
- **Оцінка впевненості**: LLM повертає ймовірність; нижче 0.85 автоматично вимагає перегляду.  
- **Блокування версій**: Після затвердження джерела “заморожуються”; будь‑яка подальша зміна політики створює нову версію, а не перезаписує стару.  
- **Журнал аудиту**: Кожна взаємодія AI логгується з часовими мітками та ідентифікатором користувача.

---

## 5. Оцінка впливу

| Метрика | База (ручна) | Після впровадження RAG | % Поліпшення |
|---------|--------------|------------------------|--------------|
| Середній час виконання анкети | 14 днів | 3 дні | 78 % |
| Повнота цитування доказів | 68 % | 96 % | 41 % |
| Кількість доопрацювань рецензентами | 22 % | 7 % | 68 % |
| Перший успішний прохід аудиту | 84 % | 97 % | 15 % |

*Кейс‑стаді*: **AcmeCloud** впровадив RAG у Procurize у Q2 2025 р. Вони повідомили **70 % скорочення середнього часу відповіді** та **30 % підвищення Trust Score** від своїх провідних корпоративних клієнтів.

---

## 6. Кращі практики та типові помилки

### 6.1 Підтримуйте чистоту корпусу
- **Видаляйте застарілі документи** (наприклад, прострочені сертифікати). Позначайте їх як `archived`, щоб Retriever їх мінімізував.  
- **Нормалізуйте термінологію** у політиках для кращого співвідношення подібності.

### 6.2 Дисципліна промптів
- Уникайте надто широких промптів, які можуть підбирати нерелевантні розділи.  
- Використовуйте **few‑shot приклади** у промпті, щоб наставити LLM на потрібний формат цитування.

### 6.3 Безпека та конфіденційність
- Зберігайте ембеддинги у **VPC‑ізольованому** векторному сховищі.  
- Шифруйте API‑ключі та застосовуйте **рольове управління доступом** до Lambda‑функції.  
- Забезпечте GDPR‑сумісність обробки будь‑якої персональної інформації, що може міститися у документах.

### 6.4 Постійне навчання
- Записуйте правки рецензентів як **пари «запит‑виправлена відповідь»** та періодично донавчайте доменно‑специфічну LLM.  
- Оновлюйте векторний індекс після кожної правки політики, щоб знання залишалися актуальними.

---

## 7. Майбутні напрямки

1. **Динамічна інтеграція графу знань** — зв’язування кожного уривка доказу з вузлом у корпоративному графі знань, що дозволить ієрархічний перегляд (Політика → Контроль → Підконтроль).  
2. **Багатомодальний пошук** — розширення пошуку поза текстом, включаючи зображення (наприклад, діаграми архітектури) за допомогою CLIP‑ембеддингів, щоб AI міг безпосередньо цитувати скріншоти.  
3. **Автоматичні сповіщення про зміну політик** — коли оновлюється політика, система автоматично пере‑перевіряє усі відкриті відповіді анкети та помічає ті, що потребують корекції.  
4. **Zero‑Shot оцінка ризику постачальника** — комбінування витягнутих доказів з зовнішнім threat‑intel для автоматичного розрахунку ризику кожної відповіді постачальника.

---

## 8. Перші кроки вже сьогодні

1. **Аудит** вашого поточного сховища відповідності та виявлення прогалин.  
2. **Пілот** RAG‑конвеєру на одній високовартісній анкеті (наприклад, SOC 2 Type II).  
3. **Інтеграція** з Procurize за допомогою готового шаблону webhook.  
4. **Вимірювання** KPI, зазначених вище, і подальша оптимізація.

Впровадивши Retrieval‑Augmented Generation, SaaS‑компанії перетворюють традиційно ручний, схильний до помилок процес у **масштабований, аудitable та довірчий механізм**, який стає конкурентною перевагою в умовах зростаючого значення відповідності.