Open Knowledge Format (OKF)

Open Knowledge Format (OKF) är en öppen specifikation från Google Cloud för att strukturera och dela organisatorisk kunskap på ett sätt som både människor och AI-agenter kan förstå och använda. Formatet introducerades 2026 och syftar till att göra kunskap portabel, interoperabel och leverantörsoberoende.

Istället för att lagra kunskap i proprietära system eller databaser beskriver OKF kunskap som en samling vanliga Markdown-filer med ett enkelt YAML-huvud (frontmatter). Detta gör informationen enkel att läsa, versionshantera och bearbeta med både traditionella verktyg och stora språkmodeller (LLM:er).

OKF har utvecklats för att lösa ett vanligt problem inom AI: att relevant kunskap ofta är utspridd över många olika system, exempelvis:

• Wikis
• Dokumentation
• Datakataloger
• API-beskrivningar
• Runbooks
• Databasscheman
• Intern företagskunskap

Genom att beskriva denna information enligt en gemensam standard kan olika AI-agenter och program förstå samma kunskap utan specialanpassningar.

Varje begrepp eller objekt representeras av en egen Markdown-fil.

Exempel:

customers.md
orders.md
sales_metric.md
api.md

Varje fil innehåller två delar:

• YAML-frontmatter med metadata
• Vanlig Markdown med beskrivningar

Ett förenklat exempel:

---
type: table
title: Customers
description: Kundtabell
tags:
  - crm
  - customer
---
 
# Customers
 
Innehåller information om företagets kunder.

Relaterade tabeller:

- [[orders]]

Stora språkmodeller behöver kontext för att kunna ge korrekta svar.

Istället för att AI endast ser rå data kan den genom OKF förstå:

• vad en tabell betyder
• hur tabeller hänger ihop
• vilka KPI:er som används
• affärsregler
• dokumentation
• API:er
• arbetsrutiner

Det gör AI-agenter betydligt bättre på exempelvis:

• analys
• felsökning
• kodgenerering
• SQL-generering
• rapportering
• beslutsstöd

OKF bygger på några mycket enkla principer:

• Vanliga Markdown-filer
• YAML-frontmatter
• Vanliga länkar mellan dokument
• En katalogstruktur
• Inga särskilda databaser
• Ingen särskild server
• Ingen obligatorisk SDK

Det innebär att ett helt kunskapsbibliotek kan lagras direkt i exempelvis GitHub.

Några av de största fördelarna är:

• Öppen standard
• Leverantörsoberoende
• Enkel att läsa
• Enkel att versionshantera
• AI-vänlig
• Fungerar med vanliga utvecklingsverktyg
• Lätt att exportera och flytta mellan olika system

OKF är fortfarande en ung specifikation (version 0.1).

Det innebär bland annat att:

• standarden fortfarande utvecklas
• ekosystemet är begränsat
• verktygsstödet är under uppbyggnad
• olika implementationer kan skilja sig åt

OKF lämpar sig bland annat för:

• AI-agenter
• Datakataloger
• Kunskapsbaser
• Företagsdokumentation
• Business Intelligence
• Data governance
• API-dokumentation
• Data engineering
• Analysplattformar

Open Knowledge Format är ett försök att skapa en gemensam och öppen standard för hur organisatorisk kunskap kan beskrivas. Genom att använda enkla Markdown-filer tillsammans med strukturerad metadata blir informationen lätt att dela, återanvända och förstå – både för människor och AI-system. Målet är att minska beroendet av proprietära kunskapsplattformar och göra det enklare att bygga AI-lösningar som kan arbeta med samma kunskapsunderlag oavsett verktyg eller leverantör.

• Google Cloud – Introducing the Open Knowledge Format
• Open Knowledge Format på GitHub
• YAML
• Markdown Guide
• OKF — The Markdown Spec for Humans and AI Agents —okf.md
  • Open Knowledge Format — The open spec for AI-consumable knowledge as markdown files.

AIWiki.se:

• Interpretable Context Methodology (ICM)
• AI-kontext i Markdown

Sök efter detta ämne på ...