
# Панель приладів у реальному часі для оцінки відповідності, що працює на базі Retrieval‑Augmented Generation

## Вступ  

Анкети безпеки, чек‑лісти аудитів і регуляторні оцінки генерують величезну кількість структурованих і неструктурованих даних. Команди витрачають нескінченну кількість часу на копіювання відповідей, зіставлення доказів і ручний розрахунок балів відповідності. **Панель приладів у реальному часі для оцінки відповідності** усуває цю тривалу роботу, поєднуючи три потужних інгредієнти:

1. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – синтез на базі LLM, який перед генерацією відповіді витягує найрелевантніші докази зі сховища знань.  
2. **Динамічний граф знань** – постійно оновлюваний граф, що пов’язує політики, контролі, артефакти доказів та елементи анкети.  
3. **Візуалізації Mermaid** – живі інтерактивні діаграми, які перетворюють сирі дані графа у інтуїтивні теплові карти, радарні діаграми та схеми процесів.

Результат – єдина панель, на якій зацікавлені сторони миттєво бачать **ризикове навантаження, покриття доказами та впевненість у відповіді** для кожного питання анкети, у межах усіх регуляторних рамок ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), тощо).  

У цій статті ми розглянемо:

* сквозну архітектуру рушія оцінки;  
* як розробляти підказки RAG, що повертають найнадійніші докази;  
* побудову конвеєра графа знань, що залишатиметься синхронізованим з джерельними документами;  
* рендеринг візуалізацій Mermaid у реальному часі;  
* питання масштабування, кращі практики безпеки та короткий чек‑лист підготовки до продакшн.

> **Порада щодо оптимізації генеративного рушія** – тримайте підказки RAG *короткими, насиченими контекстом і прив’язаними* до унікального ідентифікатора доказу. Це максимізує ефективність токенів і підвищує достовірність відповіді.

---

## 1. Огляд системи  

Нижче наведено високорівневу діаграму Mermaid, що ілюструє потік даних від вхідних анкет до живого UI панелі.

```mermaid
graph LR
    subgraph "Шар входу"
        Q[ "Форми анкети" ]
        D[ "Сховище документів" ]
    end

    subgraph "Ядро обробки"
        KG[ "Динамічний граф знань" ]
        RAG[ "RAG‑двигун" ]
        Scorer[ "Оцінювач відповідності" ]
    end

    subgraph "Шар виходу"
        UI[ "Панель приладів" ]
        Alerts[ "Сповіщення у реальному часі" ]
    end

    Q -->|Імпорт| KG
    D -->|Парсинг та індексація| KG
    KG -->|Контекстний пошук| RAG
    RAG -->|Згенеровані відповіді| Scorer
    Scorer -->|Бал та впевненість| UI
    Scorer -->|Перевищення порогу| Alerts
```

**Ключові компоненти**

| Компонент | Призначення |
|-----------|-------------|
| **Форми анкети** | JSON або CSV файли, надані постачальниками, відділами продажу або аудиторами. |
| **Сховище документів** | Центральне сховище політик, керівництв контролю, аудиторських звітів та PDF‑доказів. |
| **Динамічний граф знань** | Neo4j (або аналог) граф, що моделлює зв’язки *Питання ↔ Контроль ↔ Доказ ↔ Регуляція*. |
| **RAG‑двигун** | Шар пошуку (векторна БД) + LLM (Claude, GPT‑4‑Turbo). |
| **Оцінювач відповідності** | Обчислює числовий бал відповідності, інтервал впевненості та рейтинг ризику для кожного питання. |
| **Панель приладів** | React‑базований UI, що рендерить діаграми Mermaid та числові віджети. |
| **Сповіщення у реальному часі** | Slack/Email веб‑хук для елементів, що падають нижче політики порогу. |

---

## 2. Побудова графа знань  

### 2.1 Дизайн схеми  

Компактна, але виразна схема забезпечує низьку затримку запитів. Нижче наведено типи вузлів/ребер, достатні для більшості SaaS‑постачальників.

```mermaid
classDiagram
    class Question {
        <<entity>>
        string id
        string text
        string framework
    }
    class Control {
        <<entity>>
        string id
        string description
        string owner
    }
    class Evidence {
        <<entity>>
        string id
        string type
        string location
        string hash
    }
    class Regulation {
        <<entity>>
        string id
        string name
        string version
    }
    Question --> "requires" Control
    Control --> "supported_by" Evidence
    Control --> "maps_to" Regulation
```

### 2.2 Конвеєр імпорту  

1. **Парсинг** – використайте Document AI (OCR + NER) для видобутку назв контролів, посилань на докази та маппінгу регуляцій.  
2. **Нормалізація** – конвертуйте кожен об’єкт у канонічну схему вище; усувайте дублікати за хешем.  
3. **Збагачення** – створіть ембеддінги (наприклад, `text‑embedding‑3‑large`) для усіх текстових полів вузлів.  
4. **Завантаження** – upsert‑те вузли та ребра у Neo4j; збережіть ембеддінги у векторній БД (Pinecone, Weaviate).  

Легкий DAG Airflow може планувати конвеєр кожні **15 хвилин**, гарантуючи майже реальне оновлення.

---

## 3. Retrieval‑Augmented Generation  

### 3.1 Шаблон підказки  

Підказка повинна містити три секції:

1. **Інструкція системи** – визначає роль моделі (Помічник з відповідності).  
2. **Отриманий контекст** – точно витягнуті фрагменти графа (не більше 3‑х рядків).  
3. **Питання користувача** – елемент анкети, на який треба відповісти.

```text
You are a Compliance Assistant tasked with providing concise, evidence‑backed answers for security questionnaires.

Context:
{retrieved_snippets}
--- 
Question: {question_text}
Provide a short answer (<120 words). Cite the evidence IDs in brackets, e.g., [EVID‑1234].
If confidence is low, state the uncertainty and suggest a follow‑up action.
```

*(Текст підказки залишено англійською, оскільки це технічний шаблон, який передається LLM.)*

### 3.2 Стратегія пошуку  

- **Гібридний пошук**: поєднання BM25 (ключові слова) та векторної схожості, щоб отримати як точний текст політик, так і семантично схожі контролі.  
- **Top‑k = 3**: обмежте до трьох доказів, щоб мінімізувати використання токенів і підвищити трасованість.  
- **Поріг схожості**: відкидайте фрагменти зі схожістю < 0.78, аби уникнути шуму.

### 3.3 Оцінка впевненості  

Після генерації обчислюємо **бал впевненості** за формулою:

```
confidence = (avg(retrieval_score) * 0.6) + (LLM token log‑probability * 0.4)
```

Якщо `confidence < 0.65`, оцінювач позначає відповідь для ручної перевірки.

---

## 4. Рушій оцінки відповідності  

Оцінювач переводить кожне відповіде питання у числове значення у діапазоні **0‑100**:

| Метрика | Вага |
|---------|------|
| Повнота відповіді (наявність усіх обов’язкових полів) | 30 % |
| Покриття доказами (кількість унікальних ID доказів) | 25 % |
| Впевненість (бал RAG) | 30 % |
| Регуляторний вплив (високоризикові рамки) | 15 % |

Загальний бал – це зважена сума. На його основі формуються **рейтинг ризику**:

* **0‑49** → Червоний (Критичний)  
* **50‑79** → Помаранчевий (Помірний)  
* **80‑100** → Зелений (Відповідний)

Ці рейтинги безпосередньо передаються у візуальну панель.

---

## 5. Жива панель приладів  

### 5.1 Теплова карта Mermaid  

Теплова карта дає миттєвий огляд покриття у різних регуляторних рамках.

```mermaid
graph TB
    subgraph "SOC 2"
        SOC1["Trust Services: Security"]
        SOC2["Trust Services: Availability"]
        SOC3["Trust Services: Confidentiality"]
    end
    subgraph "ISO 27001"
        ISO1["A.5 Information Security Policies"]
        ISO2["A.6 Organization of Information Security"]
        ISO3["A.7 Human Resource Security"]
    end
    SOC1 -- 85% --> ISO1
    SOC2 -- 70% --> ISO2
    SOC3 -- 60% --> ISO3
    classDef green fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px;
    classDef amber fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px;
    classDef red fill:#ffcdd2,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px;
    class SOC1 green;
    class SOC2 amber;
    class SOC3 red;
```

Панель використовує **React‑Flow** для вбудовування коду Mermaid. При кожному оновленні балу бек‑енд генерує новий рядок Mermaid і пере‑рендерить діаграму, забезпечуючи **нульову затримку** у відображенні стану відповідності.

### 5.2 Радарна діаграма ризиків  

```mermaid
radar
    title Risk Distribution
    categories Security Availability Confidentiality Integrity Privacy
    A: 80, 70, 55, 90, 60
```

Дані радарної діаграми оновлюються через WebSocket, що передає нові масиви чисел від оцінювача.

### 5.3 Шаблони взаємодії  

| Дія | UI‑елемент | Запит бек‑енду |
|-----|------------|----------------|
| **Деталізація** | Клік на вузол теплової карти | Отримати список доказів для даного контролю |
| **Перевизначення** | Inline‑редактор | Запис у граф знань з аудиторським журналом |
| **Налаштування сповіщень** | Слайдер порогу ризику | Оновити правило у мікросервісі Alerts |

---

## 6. Безпека та управління  

1. **Zero‑knowledge proof для верифікації доказів** – зберігайте SHA‑256 хеш кожного файлу‑доказу; при доступі генеруйте ZKP, щоб довести цілісність без розкриття вмісту.  
2. **Контроль доступу за ролями (RBAC)** – використовуйте політики OPA для обмеження прав редагування балів vs. лише перегляд.  
3. **Аудит‑логування** – кожен виклик RAG, розрахунок впевненості та оновлення балу записується в незмінний append‑only журнал (наприклад, Amazon QLDB).  
4. **Резиденція даних** – векторну БД та Neo4j можна розгорнути у `eu‑west‑1` для відповідності GDPR, а LLM працює у приватному інстансі з обмеженим доступом.

---

## 7. Масштабування рушія  

| Проблема | Рішення |
|----------|---------|
| **Високий обсяг анкет** (10 k+ на день) | Запускати RAG у **serverless‑контейнері** за API‑gateway; авто‑масштабування за показником затримки. |
| **Часті зміни ембеддінгів** (нові політики кожну годину) | Інкрементально оновлювати ембеддінги лише для змінених документів, залишаючи кешовані векторні представлення. |
| **Затримка панелі** | Пуш‑оновлення через **Server‑Sent Events**; кешувати рядки Mermaid per‑framework для швидкого повторного використання. |
| **Управління витратами** | Використовувати **квантизовані ембеддінги** (8‑біт) та пакетувати виклики LLM (максимум 20 питань) для розподілу вартості. |

---

## 8. Чек‑лист впровадження  

- [ ] Визначити схему графа знань та завантажити початковий корпус політик.  
- [ ] Налаштувати векторну БД та гібридний пошуковий конвеєр.  
- [ ] Створити шаблон підказки RAG та інтегрувати обрану LLM.  
- [ ] Реалізувати формулу розрахунку впевненості та пороги.  
- [ ] Побудувати оцінювач відповідності з ваговими метриками.  
- [ ] Спроектувати React‑панель з компонентами Mermaid (теплова карта, радар, схеми).  
- [ ] Налаштувати WebSocket/SSE канал для оновлень у реальному часі.  
- [ ] Впровадити RBAC та middleware аудиту.  
- [ ] Деплоїти у стейджинг; провести навантажувальне тестування при 5 k QPS.  
- [ ] Підключити Slack/Teams веб‑хук для сповіщень про порушення порогу.  

---

## 9. Реальний вплив  

Пілотний проєкт у середньому SaaS‑підприємстві продемонстрував **зменшення часу на відповіді на анкети на 70 %**. Жива панель виявила лише три критичні прогалини, дозволивши команді безпеки сконцентрувати ресурси. Крім того, система сповіщень, керована впевненістю, запобігла потенційному порушенню відповідності, виявивши відсутній доказ за [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) **48 годин** до планованого аудиту.

---

## 10. Майбутні покращення  

1. **Federated RAG** – витяг доказів з партнерських організацій без переміщення даних, використовуючи захищені мульти‑сторонні обчислення.  
2. **Генеративний UI** – дозволити LLM створювати діаграми Mermaid безпосередньо за запитом типу “покажи теплову карту покриття ISO 27001”.  
3. **Прогностичне оцінювання** – залучити часові ряди історичних балів до моделі, що прогнозує майбутні прогалини відповідності.  

---

## Дивіться також  

- [Retrieval‑Augmented Generation: A Practical Guide – LangChain Docs](https://python.langchain.com/docs/use_cases/retrieval_qa)  
- [Mermaid Live Editor & Documentation](https://mermaid-js.github.io/mermaid/#/)