
# Семантичний пошук з автоматизованим отриманням доказів для AI‑опитувальників безпеки

Опитувальники безпеки — будь то від **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** аудиторів, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** оцінювачів або корпоративних команд закупівель — часто стають прихованим вузьким місцем у циклі продажів SaaS. Традиційні підходи базуються на ручному пошуку по спільних дисках, PDF‑файлах та репозиторіях політик, що є часовитратним і схильним до помилок.

Вступає **семантичний пошук** та **векторні бази даних**. Перетворюючи кожен фрагмент доказів — політики, впровадження контролю, аудиторські звіти та навіть повідомлення Slack — у високовимірні вектори, ви створюєте AI‑движок пошуку, який здатен знаходити найрелевантніший уривок за мілісекунди. Поєднаний із **генерацією з підкріпленням пошуком (RAG)**, система може складати повні, контекстно‑обізнані відповіді з цитатами, не залучаючи людину.

У цій статті ми розглянемо:

1. Пояснимо основні блоки семантичного двигуна доказів.  
2. Пройдемо практичну архітектуру з використанням сучасних open‑source компонентів.  
3. Покажемо, як інтегрувати двигун з платформою на кшталт Procurize для сквозної автоматизації.  
4. Обговоримо питання управління, безпеки та продуктивності.  

---

## 1. Чому семантичний пошук перевершує пошук за ключовими словами

Пошук за ключовими словами трактує документи як «мішок слів». Якщо точна фраза «шифрування‑на‑місці» ніколи не зустрічається в політиці, а текст говорить «дані зберігаються за допомогою AES‑256», запит за ключовим словом пропустить потрібний доказ. Семантичний пошук натомість захоплює *значення*, перетворюючи текст у густі ембеддінги. Ембеддінги розташовують семантично схожі речення поруч у векторному просторі, дозволяючи двигуну повернути речення про «шифрування AES‑256», коли запитують про «шифрування‑на‑місці».

### Переваги для процесів відповідності

| Перевага | Традиційний пошук за ключовими словами | Семантичний пошук |
|----------|----------------------------------------|-------------------|
| Відновлення за синонімами | Низьке | Високе |
| Робота з абревіатурами | Погане | Стійке |
| Варіації формулювань (наприклад, “data‑retention” vs “record‑keeping”) | Пропускає | Захоплює |
| Підтримка багатомовності (через багатомовні моделі) | Потрібні окремі індекси | Єдиний векторний простір |

Вища точність безпосередньо скорочує кількість пропущених доказів, що означає більш повні відповіді аудиторам і менше часу для команди відповідності у пошуках “відсутнього документа”.

---

## 2. Огляд основної архітектури

Нижче наведена діаграма високорівневого конвеєра отримання доказів. Потік навмисно модульний, так що кожен компонент можна замінити у міру розвитку технологій.

```mermaid
flowchart TD
    A["Document Sources"] --> B["Ingestion & Normalization"]
    B --> C["Chunking & Metadata Enrichment"]
    C --> D["Embedding Generation\n(LLM or SBERT)"]
    D --> E["Vector Store\n(Pinecone, Qdrant, Milvus)"]
    E --> F["Semantic Search API"]
    F --> G["RAG Prompt Builder"]
    G --> H["LLM Generator\n(Claude, GPT‑4)"]
    H --> I["Answer with Citations"]
    I --> J["Procurize UI / API"]
```

### 2.1 Джерела документів

- **Репозиторій політик** (Git, Confluence, SharePoint)  
- **Аудиторські звіти** (PDF, CSV)  
- **Системи тикетів** (Jira, ServiceNow)  
- **Канали комунікації** (Slack, Teams)  

### 2.2 Збір та нормалізація

Легке ETL‑завдання витягує сирі файли, конвертує їх у простий текст (за потреби – OCR для сканованих PDF) і видаляє непотрібний «шаблон». Нормалізація включає:

- Видалення PII (з використанням DLP‑моделі)  
- Додавання метаданих джерела (тип документа, версія, власник)  
- Тегування відповідними нормативними рамками (SOC 2, ISO 27001, GDPR)  

### 2.3 Розбиття та об enrichment метаданих

Великі документи розбиваються на зручні фрагменти (зазвичай 200‑300 слів). Кожен фрагмент успадковує метадані батьківського документа і отримує **семантичні теги**, згенеровані zero‑shot класифікатором. Приклади тегів: `"encryption"`, `"access‑control"`, `"incident‑response"`.

### 2.4 Генерація ембеддінгів

Два домінуючі підходи:

| Модель | Компроміс |
|--------|-----------|
| **Open‑source SBERT / MiniLM** | Низька вартість, on‑prem, швидке інференсування |
| **Пропріетарні ембеддінги LLM (наприклад, OpenAI text‑embedding‑ada‑002)** | Вища якість, API‑орієнтовано, оплата за токен |

Вектори зберігаються у **векторній базі даних**, що підтримує приблизний пошук найближчого сусіда (ANN). Популярні варіанти – **Pinecone**, **Qdrant**, **Milvus**. База також зберігає метадані фрагмента для фільтрації.

### 2.5 API семантичного пошуку

Коли користувач (або автоматизований процес) ставить питання, запит енкодується тією ж моделлю, після чого ANN‑пошук повертає топ‑k найбільш релевантних фрагментів. Можна застосовувати додаткові фільтри, наприклад “лише документи за Q3‑2024” або “повинні належати до SOC 2”.

### 2.6 Генерація з підкріпленням пошуком (RAG)

Отримані фрагменти вставляються у шаблон підказки, що інструктує LLM:

1. **Синтезувати** лаконічну відповідь.  
2. **Цитувати** кожен фрагмент у форматі markdown‑посилання (наприклад `[1]`).  
3. **Перевірити**, що відповідь відповідає вимогам запитаного регулювання.  

Приклад підказки:

```
You are a compliance assistant. Use the following evidence snippets to answer the question. Cite each snippet using the format [#].

Question: How does the platform encrypt data at rest?

Evidence:
[1] "All data stored in S3 is encrypted with AES‑256 using server‑side encryption."
[2] "Our PostgreSQL databases use Transparent Data Encryption (TDE) with a 256‑bit key."

Answer:
```

Вихід LLM стає фінальною відповіддю, що відображається в Procurize і готова до перегляду.

---

## 3. Інтеграція з Procurize

Procurize вже пропонує **центр опитувальників**, де кожен рядок можна пов’язати з ідентифікатором документу. Додавання семантичного двигуна створює нову кнопку **“Auto‑Fill”**.

### 3.1 Кроки робочого процесу

1. **Користувач вибирає пункт опитувальника** (наприклад, “Опишіть політику резервного копіювання”).  
2. **Procurize надсилає текст питання** до API семантичного пошуку.  
3. Двигун **повертає топ‑3 фрагменти** і **LLM‑згенеровану відповідь**.  
4. UI показує відповідь **з можливістю редагування** та посиланнями‑цитатами.  
5. Після **затвердження** відповідь і її ідентифікатори джерел зберігаються в аудиторському логі Procurize, зберігаючи прозорість.

### 3.2 Реальний вплив

Недавнє внутрішнє дослідження продемонструвало **72 % скорочення** середнього часу відповіді на питання — від 12 хвилин ручного пошуку до менше 3 хвилин AI‑асистованого формування. Точність, виміряна зворотним зв’язком аудиторів, підвищилась на **15 %**, головним чином завдяки усуненню пропущених доказів.

---

## 4. Управління, безпека та продуктивність

### 4.1 Конфіденційність даних

- **Шифрування‑на‑місці** для векторної сховища (використовувати вбудоване шифрування БД).  
- **Zero‑trust мережа** для API‑ендпоінтів (mutual TLS).  
- **Роль‑базований контроль доступу (RBAC)**: лише інженери з відповідності можуть запускати RAG‑генерацію.

### 4.2 Оновлення моделей

Моделі ембеддінгів слід версіонувати. При розгортанні нової моделі рекомендовано переіндексувати корпус, щоб підтримувати послідовність семантичного простору. Інкрементальне переіндексування можна виконувати щотижня для нових документів.

### 4.3 Бенчмарки затримки

| Компонент | Типова затримка |
|-----------|-----------------|
| Генерація ембеддінга (один запит) | 30‑50 мс |
| ANN‑пошук (топ‑10) | 10‑20 мс |
| Формування підказки + відповідь LLM (ChatGPT‑4) | 800‑1200 мс |
| Повний API‑виклик | < 2 секунд |

Ці цифри комфортно відповідають вимогам інтерактивного UI. Для пакетної обробки (наприклад, генерація всього опитувальника за один прохід) слід паралелізувати конвеєр.

### 4.4 Аудит та пояснювальна здатність

Оскільки кожна відповідь супроводжується цитатами на оригінальні фрагменти, аудитори можуть **відстежити походження** миттєво. Крім того, векторна БД реєструє запитні вектори, що дозволяє створювати вигляд “чому саме ця відповідь” за допомогою візуалізації (UMAP) для керівників відповідності, які потребують додаткових гарантій.

---

## 5. Майбутні покращення

1. **Багатомовний пошук** — використання мультимовних ембеддінгових моделей (наприклад, LASER) для підтримки глобальних команд.  
2. **Зворотний зв’язок** — збір правок рецензентів як навчального набору для тонкого налаштування LLM, поступово підвищуючи якість відповідей.  
3. **Динамічне версиування політик** — автоматичне виявлення змін у політиках через Git‑хуки та переіндексування лише змінених секцій, підтримуючи актуальність доказової бази.  
4. **Пріоритизація за ризиком** — поєднання двигуна з моделлю оцінки ризику для спочатку виводити найкритичніші питання опитувальника.

---

## 6. Швидкий старт: посібник з впровадження

1. **Налаштуйте векторну базу** (наприклад, Qdrant у Docker).  
2. **Оберіть модель ембеддінгів** (sentence‑transformers/paraphrase‑multilingual‑MPNET‑base‑v2).  
3. **Створіть конвеєр інжекції** за допомогою Python‑бібліотек `langchain` або `Haystack`.  
4. **Розгорніть легкий API** (FastAPI) з ендпоінтами `/search` та `/rag`.  
5. **Інтегруйте з Procurize** через веб‑хуки або власний UI‑плагін.  
6. **Моніторьте** за допомогою Prometheus + Grafana дашбордів для затримок та помилок.

Дотримуючись цих кроків, SaaS‑компанія може запустити продукційну семантичну систему доказів менш ніж за тиждень, отримавши негайну віддачу у скороченні часу відповіді на опитувальники.

---

## 7. Висновок

Семантичний пошук і векторні бази даних відкривають новий рівень інтелекту для автоматизації опитувальників безпеки. Перехід від крихкого пошуку за ключовими словами до пошуку, орієнтованого на значення, у поєднанні з генерацією, підкріпленою пошуком, дозволяє компаніям:

- **Прискорити** час відповіді з хвилин до секунд.  
- **Підвищити точність** завдяки автоматичному цитуванню найбільш релевантних доказів.  
- **Зберігати відповідність** через безперервну, аудиторську прозорість.

Коли ці можливості вбудовані у платформи типу Procurize, функція відповідності трансформується з вузького місця у стратегічний прискорювач, дозволяючи швидко зростаючим SaaS‑бізнесам швидше укладати угоди, повністю задовольняти аудитори і випереджати постійно змінювані нормативні вимоги.