Как человек, который годами разрабатывает веб-сайты и работает с данными, я был очень заинтересован увидеть объявление Google об их формате открытых знаний (Open Knowledge Format — OKF). По сути, это новый стандарт, который они создали – открытая спецификация – разработанная для того, чтобы помочь системам искусственного интеллекта получать информацию, которая им *необходима*, чтобы быть действительно полезными. Представьте себе это как лучший способ организации и обмена знаниями с этими все более мощными инструментами.
Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.
Купить на падении (нет)Базовые модели становятся всё лучше и лучше, но они часто испытывают трудности из-за недостатка конкретных деталей. Это особенно верно при использовании их для создания систем, которые могут действовать независимо. Хотя они отлично справляются с такими задачами, как написание кода, обобщение текста или анализ данных, им всё ещё нужна правильная информация для достижения надёжных и полезных результатов.
AI-агентам нужен контекст.
AI-программы часто требуют информацию, выходящую за рамки того, на чем они были непосредственно обучены – например, понимание форматов данных, функциональности системы, ключевых показателей эффективности и внутренней работы бизнеса.
Важная информация часто разбросана по множеству различных внутренних ресурсов, таких как каталоги, вики и общие диски. Это означает, что программы искусственного интеллекта должны собрать все воедино, прежде чем они смогут выполнить то, что от них требуется.
https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text
Что такое формат открытых знаний (Open Knowledge Format)
OKF — это стандартный способ организации и обмена информацией внутри и между компаниями и системами искусственного интеллекта. Он позволяет различным инструментам и агентам искусственного интеллекта легко понимать и использовать одни и те же знания.
Этот формат структурирует информацию, такую как данные, измерения производительности, инструменты, таблицы и руководства по устранению неполадок, в документы, которые легко понять как людям, так и компьютерам.
Google создала OKF, чтобы она была простой и работала с любой системой, чтобы программы искусственного интеллекта, инструменты и различные группы могли легко обмениваться информацией.
Чтобы показать вам, как это работает, мы выпускаем пример кода для отправки и получения данных.
- Агент обогащения, который просматривает набор данных BigQuery, составляет концептуальный документ OKF для каждой таблицы и представления, затем запускает второй проход LLM, который просматривает авторитетную документацию и обогащает каждую концепцию цитатами, схемами и путями объединения.
- Статический HTML-визуализатор, который преобразует любой пакет OKF в интерактивное представление графа в одном самодостаточном файле; без бэкенда, без установки на стороне просмотра, данные не покидают страницу.
- Три готовых к просмотру примера пакетов: GA4 e-commerce, Stack Overflow и общедоступные наборы данных Bitcoin, созданные эталонным агентом и зафиксированные в репозитории в качестве живых примеров соответствующего OKF.
Это доказательства концепции, намеренно. Агент демонстрирует один из способов создания OKF; ничто в формате не требует конкретного фреймворка агента или LLM. Визуализатор демонстрирует один из способов его потребления; ничто в формате не требует HTML или представления графа. Мы ожидаем (и хотим!), чтобы экосистема производителей и потребителей значительно расширилась за рамки того, что мы отправили.»
Для кого предназначен OKF
OKF работает как система, где одни люди создают и обновляют информацию, а другие используют её в приложениях, таких как AI-помощники, программное обеспечение или другие инструменты.
Агенты ИИ и LLM
Искусственные интеллект и большие языковые модели в значительной степени полагаются на OKF. Он предоставляет им организованную информацию и надёжные знания, необходимые для выполнения задач и выдачи точных результатов.
Полезно для AI-агентов и LLM.
- Кодирующие агенты
- Агенты анализа данных
- Агенты исследований
- Внутренние корпоративные помощники
- Агентные рабочие процессы
Люди и OKF
OKF использует простые markdown-файлы с YAML-заголовками, что означает, что любой может легко читать и редактировать их, используя обычные текстовые редакторы.
Люди, которым может быть полезен OKF
- Разработчики ИИ
- Инженеры-программисты
- Инженеры данных
- Аналитические команды
- Технические писатели
- Бизнес-команды
Организации и ОКФ
OKF помогает организациям собирать и распространять ценную информацию, которая обычно разбросана по разным системам, таким как документы, каталоги и внутренние инструменты. Это облегчает обмен знаниями внутри организации.
Организации, Которым Может Быть Полезен OKF
- Организации, разрабатывающие агентов искусственного интеллекта
- Команды данных
- Инженерные команды
- Команды по управлению знаниями
Доступность
Google не разрабатывает новую систему для организации информации; вместо этого они предлагают стандартный способ *представления* этой информации. Вы можете найти технические детали – называемые спецификацией OKF – вместе с примерами кода и данными на GitHub. Google подчеркивает, что это только начало, первый шаг в процессе.
OKF версия 0.1 — это всего лишь первый черновик, а не окончательный стандарт. Она будет совершенствоваться со временем по мере того, как больше людей начнут ее использовать, и мы поймем, какая информация действительно необходима агентам.
Мы делаем все общедоступным с самого начала. Мы считаем, что это необходимо для любой системы, претендующей на звание истинного источника знаний — будь то создание библиотеки знаний, улучшение данных, разработка вики для ИИ или работа над любым проектом, связанным со знаниями в области ИИ.
Твит-объяснение от Tech With Mak поделился, почему это решает проблему:
Одной из наиболее упускаемых из виду, но потенциально мощных концепций в разработке AI-агентов в этом году является идея ‘LLM Wikis’, как описал Андрей Карпати. По сути, это базы знаний на основе markdown, которые агенты могут самостоятельно читать, редактировать и поддерживать в актуальном состоянии.
Как цифровому маркетологу, меня нисколько не удивило то, что произошло дальше. Все начали создавать свои собственные системы – такие вещи, как файлы ‘AGENTS.md’, интеграции с инструментами, как Claude, и даже подключение хранилищ Obsidian к AI-агентам. Быстро стало обычным делом видеть папки, заполненные файлами ‘index.md’ и ‘log.md’, которые эти агенты проверяли перед любым действием – по сути, предоставляя им базу знаний и запись о прошлых действиях.
Google недавно представил Open Knowledge Format для решения проблемы организации информации. Этот формат определяет единственное важное поле для каждой концепции (ее тип), несколько необязательных полей для поиска и обеспечивает гибкость в структурировании остальной информации.
Речь идет не о новой технологии; речь идет о достижении общего понимания. Именно этого не хватало, чтобы каждый не создавал одно и то же решение разными, несовместимыми способами, как отметил Карпати.
Прочитайте оригинальное объявление здесь:
Представляем Открытый Формат Знаний (Open Knowledge Format)
Смотрите также
- Google Персонализирует Некоторые Обзоры ИИ и Ответы в Режиме ИИ
- e-pick: Ваши заветные карты ждут! 🎉
- Акции LENT. Лента: прогноз акций.
- Некоторым не хватает данных об аудитории Google Рекламы
- Назначение правильных значений конверсии, чтобы назначение ставок на основе ценности работало для привлечения лидов
- Показатель оптимизации Google Рекламы с данными о конкурентном давлении
- Голосовой поиск SEO: как это работает?
- Готовится ли Google к закапыванию вашего сайта? [Вебинар]
- Google незаметно запускает новый робот с искусственным интеллектом
- Шок €80 миллионов от энергетического просчета во Франции: на помощь приходит Биткойн!
2026-06-15 13:11