𝗪𝗵𝘆 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲’𝘀 𝗢𝗽𝗲𝗻 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗙𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀 ਗੂਗਲ ਦਾ ਓਪਨ ਨੌਲੇਜ ਫਾਰਮੈਟ (Open Knowledge Format) ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸਾਂਝੇ ਸੰਦਰਭ (context) ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਿਯਮ ਅਕਸਰ ਵਿਕੀ (wikis), ਟਿਕਟਾਂ, ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਛੁਪੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਿੰਡਾਅ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਏਜੰਟ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿਗੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਦਾ Open Knowledge Format (OKF) ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬੰਡਲ ਵਜੋਂ ਪੈਕੇਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਨਸਾਨ ਅਤੇ AI ਦੋਵੇਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਨ।
OKF ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਕੋਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ Markdown ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਜੋਂ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਆਸਾਨ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ Markdown ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਸੰਰਚਿਤ ਮੈਟਾਡਾਟਾ (structured metadata) ਲਈ YAML frontmatter ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਵੈਂਡਰ-ਨਿਊਟਰਲ (vendor-neutral) ਹੈ।
- ਇਹ Git ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ (developer workflows) ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
OKF ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡਾ schema ਜਾਂ API contract ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਉਸਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਮਾਲਕੀ (ownership), ਅਤੇ "ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ" ਦੀ ਗਾਈਡ ਹੈ।
OKF ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ:
- ਗਿਆਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ Git ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ pull requests ਰਾਹੀਂ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- "ਆਰਕੀਓਲੋਜੀ" (archaeology) ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ Slack ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ।
- AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ (Ground AI agents)। ਏਜੰਟ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਸ, ਟੈਗ ਕੀਤੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ (portability) ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ "ਸਿਰਫ਼ ਫਾਈਲਾਂ" ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਸ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ:
ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ (document) ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਉੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਕਮੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਚੁਣੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (executive metrics) ਜਾਂ on-call runbooks।
- ਕਿਸੇ ਛੋਟੇ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ metric, table, runbook)।
- ਇਕਸਾਰ ਟੈਗਸ ਅਤੇ ਕੇਸਿੰਗ (casing) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਲਿੰਕਾਂ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਮੈਟਾਡਾਟਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ CI ਚੈੱਕਸ ਜੋੜੋ।
OKF ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੁਐਰੀ ਕਰਨ ਯੋਗ (queryable) ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ (knowledge base) ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਬੁੱਧੀ (organizational intelligence) ਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi