Google Knowledge Format превращает сайт в граф знаний для ИИ-агентов

Формат вышел из команды Google по работе с данными и задуман для внутренних корпоративных баз знаний, тех, что, по словам Google, «заперты внутри системы, которая их создала». Версия 0.1, и Google прямо называет её «отправной точкой, а не готовым стандартом». Для публичных сайтов формат не предназначался, но автор оригинального материала протестировал его именно на своём сайте и описал результат.

Как устроен Google Knowledge Format?

• Каждая концепция получает свой файл. Таблица, метрика, инструкция, описание API (программного интерфейса) оформляются отдельным Markdown-документом.
• Поверх текста лежит тонкий слой YAML-метаданных. YAML (простой текстовый формат «ключ: значение») содержит поля: тип, заголовок, описание, ссылка на ресурс, теги и дата. Это то, по чему машина ищет и фильтрует.
• Связи между файлами задаются обычными Markdown-ссылками. Именно они превращают папку с файлами в граф отношений. Google формулирует это как «граф связей» (a graph of relationships).
• Нет ни серверной части, ни SDK, ни этапа сборки. Google описывает формат тремя фразами: «просто Markdown», «просто файлы», «просто YAML-метаданные».

Почему плоская копия страниц не заменяет граф знаний?

Сегодня машиночитаемая версия сайта, та, которую видит модель или ИИ-агент, это плоский текст. Каждая страница отдаётся отдельно, как есть. Подход похож на то, что делает Cloudflare на сетевом уровне: создаёт вторую, упрощённую копию каждой страницы для машины.

Проблема в том, что такая копия не содержит связей между страницами. Две страницы могут упоминать одно и то же понятие, но ни одна не скажет машине, что первая описывает базовый фреймворк (методологию), а вторая его частный случай. Граф знаний говорит это прямо, через ссылки, которые агент проходит.

Google Knowledge Format, это готовый способ собрать такой граф: дёшево (Markdown), структурированно (YAML), и с явными связями (ссылки между файлами).

Как попробовать?

1. Определите ключевые концепции вашего сайта. Каждый продукт, услуга, методика, термин, который вы объясняете, станет отдельным файлом.
2. Создайте для каждой концепции Markdown-файл с YAML-заголовком. Укажите тип (type), заголовок (title), описание (description), ссылку на ресурс (resource), теги (tags), дату (timestamp). Ниже напишите объяснение обычным текстом.
3. Свяжите файлы друг с другом стандартными Markdown-ссылками. Именно эти ссылки создают граф. Если концепция А опирается на концепцию Б, поставьте ссылку: [Концепция Б](./koncepcia-b.md).
4. Положите папку с файлами в корень сайта или в открытый репозиторий. Никакой сборки и серверной логики не нужно.

Автор оригинала собрал такой набор для своего сайта из восьми файлов, и отмечает, что основная работа заключалась не в написании файлов, а в том, чтобы решить, какие концепции важны и как они связаны.

Есть ли российские аналоги?

Прямого аналога Google Knowledge Format среди российских инструментов на момент публикации нет. Формат не привязан к конкретной модели или платформе: это соглашение об организации файлов.

Российские модели (YandexGPT, GigaChat) пока не обрабатывают OKF-бандлы автоматически, но если вы структурируете контент по этой схеме, вы уже получаете порядок в знаниях, который пригодится и для RAG-систем (когда модель ищет ответ в вашей базе документов), и для будущих ИИ-агентов. Формат работает с любым Markdown-редактором, хоть в «Блокноте».

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

• Автору на Дзене. Если вы пишете серию статей на одну тему, попробуйте описать каждую ключевую идею отдельным файлом и связать их ссылками. Это не опубликуется как пост, но поможет увидеть пробелы: какие темы вы не раскрыли, какие связи между статьями неочевидны.
• Владельцу сайта и маркетологу. Подготовьте OKF-бандл для своего сайта, даже если сегодня ни один агент его не читает. Автор оригинала честно пишет: «Агент, который придёт за этим графом, может никогда не появиться». Но сам процесс вынуждает сформулировать, что именно ваш сайт знает и где вы были расплывчаты.
• Разработчику или техническому специалисту в РФ. Формат открытый, версия 0.1. Это возможность протестировать его на внутренней документации компании и дать обратную связь, пока стандарт не устоялся.

Частые вопросы

Нужно ли устанавливать что-то для работы с Google Knowledge Format?

Нет. Формат состоит из обычных текстовых файлов в формате Markdown с метаданными YAML. Подойдёт любой текстовый редактор. Сервер, SDK (набор инструментов разработчика), этап сборки не требуются.

Будут ли поисковые системы или ИИ-модели читать мой OKF-бандл?

На момент публикации ни Google, ни другие компании не заявляли, что их агенты обрабатывают OKF-бандлы на публичных сайтах. Формат создан для внутренних корпоративных данных. Применение на публичном сайте, инициатива автора, а не поддержанная Google функция.

Чем OKF отличается от файла llms.txt?

Файл llms.txt, это короткая «визитка» сайта для языковой модели, одна строка о том, кто вы. OKF, это полная карта: каждое понятие в отдельном файле, со связями между ними. По сути, llms.txt отвечает на вопрос «кто здесь», а OKF-бандл на вопрос «что здесь знают и как это связано». При этом оба подхода создают вторую копию контента, которую нужно обновлять вручную при каждом изменении сайта, и это главная цена любого машиночитаемого слоя.