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गूगल ओपन नॉलेज फॉर्मेट v0.2 में विकास: एजेंटिक ट्रस्ट और सिग्नल

जानें कैसे OKF v0.2 AI नॉलेज ग्राफ्स में एजेंटिक ट्रस्ट, प्रोवेनेंस, ट्रस्ट टियर्स, एक्सपायरी और अटेस्टेड कंप्यूटेशन्स को संभालता है।

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गूगल ओपन नॉलेज फॉर्मेट v0.2 में विकास: एजेंटिक ट्रस्ट और सिग्नल

जब मैंने पहली बार Implementing Google's Open Knowledge Format (OKF) in Practice में गूगल के ओपन नॉलेज फॉर्मेट के हमारे क्रियान्वयन का दस्तावेजीकरण किया था, तब मुख्य लक्ष्य AI एजेंटों के लिए संदर्भ अलगाव (context isolation) को हल करना था। YAML फ्रंटमीटर के साथ प्लेन मार्कडाउन फ़ाइलों को एक नेविगेबल, लिंक्ड ग्राफ में व्यवस्थित करके, एजेंट वेक्टर खोज पर निर्भर रहने के बजाय दस्तावेज़ वृक्ष नोड्स को क्रमिक रूप से पार कर सकते थे।

OKF v0.1 ने एक स्पष्ट आधार स्थापित किया: मानक मार्कडाउन, हल्का YAML मेटाडेटा (type, title, description, tags), और स्पष्ट सापेक्ष लिंक।

हालाँकि, जैसे-जैसे प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग टीमें इंसानों द्वारा लिखे गए दस्तावेज़ीकरण से स्वायत्त मल्टी-एजेंट प्रणालियों की ओर बढ़ीं, एक मौलिक चुनौती सामने आई: जब AI एजेंट रात भर लगातार हज़ारों ज्ञान अवधारणाओं को लिखते और अपडेट करते हैं, तो डाउनस्ट्रीम एजेंट या इंसान उस पर कैसे भरोसा कर सकते हैं?

मानव-लिखित दस्तावेज़ीकरण एक अंतर्निहित विश्वास गारंटी देता है - एक डेवलपर ने इसे लिखा है और इसकी सटीकता की जिम्मेदारी लेता है। जब एक एजेंट स्वायत्त रूप से 10,000 तालिका परिभाषाएं, मीट्रिक विनिर्देश और रनबुक तैयार करता है, तो वह गारंटी गायब हो जाती है।

इस चुनौती से निपटने के लिए, गूगल क्लाउड ने ओपन नॉलेज फॉर्मेट (OKF) v0.2 विनिर्देश जारी किया। यह अपडेट v0.1 बैकवर्ड संगतता को तोड़े बिना सीधे YAML मेटाडेटा में संरचित एजेंटिक ट्रस्ट सिग्नल और अटेस्टेड कंप्यूटेशन्स पेश करता है।

संदर्भ का वर्णन करने से विश्वास तय करने तक

OKF v0.1 में, YAML मेटाडेटा वर्णनात्मक प्रश्नों का उत्तर देता था: यह नोड क्या है, कौन से टैग इसका वर्णन करते हैं, और यह कहाँ इंगित करता है?

OKF v0.2 निर्णायक फ़ील्ड (deciding fields) पेश करता है - ऐसा मेटाडेटा जो मार्कडाउन बॉडी को पढ़ने के लिए एजेंट द्वारा संदर्भ टोकन खर्च करने से पहले नोड की उत्पत्ति, ताजगी और अधिकार का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

विश्वास का मूल्यांकन करने के लिए हज़ारों दस्तावेज़ नोड्स के संपूर्ण बॉडी का विश्लेषण करना तकनीकी रूप से महंगा है। YAML फ्रंटमीटर में विश्वास सिग्नलों को उठाने से एजेंटों और नियतात्मक प्रणालियों को ग्राफ नेविगेशन के दौरान असत्यापित, पुराने या अप्रचलित अवधारणाओं को आसानी से फ़िल्टर करने की अनुमति मिलती है।

OKF Concept Frontmatter
├── Describing Fields (v0.1)  ──> type, title, description, resource, tags
└── Deciding Fields   (v0.2)  ──> generated, verified, status, stale_after, sources

OKF v0.2 में 5 मुख्य ट्रस्ट सिग्नल

OKF v0.2 पांच मानकीकृत मेटाडेटा फ़ैमिली स्थापित करता है जो किसी भी ज्ञान अवधारणा के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्नों के उत्तर देती हैं:

1. प्रोवेनेंस (sources)

एक मनमाना विश्वास स्कोर प्रदान करने के बजाय, OKF v0.2 एक sources सरणी में कच्चे प्रोवेनेंस सिग्नलों को रिकॉर्ड करता है। प्रविष्टियाँ बाहरी दस्तावेज़ीकरण, सापेक्ष बंडल पथ, या डेटाबेस स्कोप की ओर इशारा कर सकती हैं, जो विश्वसनीयता मार्करों (author, usage_count, last_modified) से समृद्ध होती हैं।

बॉडी टेक्स्ट के अंदर, विशिष्ट दावे मार्कडाउन फ़ुटनोट्स (जैसे, [^warehouse-schema]) का उपयोग करके इन स्रोतों से जुड़ते हैं:

sources:
  - id: warehouse-schema
    resource: https://wiki.acme.internal/data/warehouse/schemas/sales
    title: Acme Retail Warehouse Schema
    author: team:data-platform
    usage_count: 1240
    last_modified: 2026-06-15
  - id: revenue-policy
    resource: policies/revenue-recognition.md
    title: Revenue Recognition Policy (FY2026)
    author: human:jsmith@acme
    last_modified: 2026-06-15

2. ट्रस्ट टियर्स (generated बनाम verified)

OKF v0.2 स्पष्ट रूप से अलग करता है कि अवधारणा किसने लिखी और किसने इसकी पुष्टि की:

  • generated: { by, at }: लेखक संस्था (जैसे, reference_agent/gemini-2.5-pro) और निर्माण समय दर्ज करता है।
  • verified: [ { by, at } ]: स्वचालित प्रक्रियाओं या मानवीय समीक्षाओं द्वारा स्वतंत्र समीक्षा दर्ज करता है।

इन फ़ील्ड्स से, उपभोक्ता तीन ट्रस्ट टियर्स (Trust Tiers) निकालते हैं:

  1. असत्यापित (Unverified): verified कुंजी गायब है।
  2. मशीन-पुष्टि (Machine-Confirmed): स्वचालित बैकग्राउंड टूल्स द्वारा सख्ती से सत्यापित (जैसे, रात में चलने वाले CI/CD लिंटर्स)।
  3. मानव-समीक्षित (Human-Reviewed): किसी मानव डेवलपर द्वारा स्पष्ट रूप से स्वीकृत (जैसे, human:kliu@acme)।
generated: 
  by: reference_agent/gemini-2.5-pro
  at: 2026-06-30T14:00:00Z
verified:
  - by: human:jsmith@acme
    at: 2026-07-01T09:00:00Z

एक कार्यकारी रिपोर्टिंग पाइपलाइन विशेष रूप से human-reviewed मीट्रिक फ़िल्टर कर सकती है, जबकि एक परीक्षण वातावरण machine-confirmed अवधारणाओं को स्वीकार कर सकता है।

3. ताजगी (stale_after)

सापेक्ष TTL अवधियों (जैसे, "30 दिनों के लिए मान्य") के बजाय, OKF v0.2 एक निश्चित ISO-8601 तिथि का उपयोग करता है (जैसे, stale_after: 2026-12-31)।

सापेक्ष TTL इस बात पर निर्भर करते हैं कि एक अवधारणा कब प्राप्त की गई थी, जिससे गैर-नियतात्मक एजेंट व्यवहार होता है। निश्चित तिथियां सरल तुलना की अनुमति देती हैं: यदि वर्तमान सिस्टम समय stale_after से अधिक है, तो अवधारणा को फिर से सत्यापन के लिए चिह्नित किया जाता है।

4. जीवनचक्र (status)

अवधारणाएं स्पष्ट जीवनचक्र स्थितियों के माध्यम से आगे बढ़ती हैं: draft → stable → deprecated (छोड़े जाने पर डिफ़ॉल्ट stable होता है)।

जब व्यावसायिक तर्क विकसित होता है—जैसे कि लागत आवंटन सूत्र को अपडेट करना—पिछली परिभाषा को status: deprecated के रूप में चिह्नित किया जाता है। यह ऐतिहासिक प्रश्नों की पुनरुत्पादकता को संरक्षित करता है और एजेंटों को नए कार्यों पर अप्रचलित मीट्रिक लागू करने से रोकता है:

type: Metric
title: Gross Margin (Legacy, pre-FY2026)
status: deprecated

अटेस्टेड कंप्यूटेशन्स: एजेंट SQL सुधार को रोकना

प्रोवेनेंस और सत्यापन पुष्टि करते हैं कि मीट्रिक परिभाषा कंपनी की नीति से मेल खाती है। हालाँकि, जब एक एजेंट वित्तीय मीट्रिक (जैसे, वार्षिक राजस्व) की रिपोर्ट करता है, तो एक जोखिम बना रहता है: एजेंट अपनी खुद की SQL क्वेरी बना सकता है।

OKF v0.2 एक नया अवधारणा प्रकार पेश करता है: Attested Computation। यह स्वीकृत गणना और यह सत्यापित करने का एक तरीका परिभाषित करता है कि निष्पादित क्वेरी स्वीकृत परिभाषा से मेल खाती है।

      ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
      │               Attested Computation Node                 │
      │  - runtime: bigquery                                    │
      │  - parameters: [year]                                   │
      │  - executor: skills/run-on-bq.md                        │
      │  - attester: attesters/sql_equality.py                  │
      └──────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │
                 1. Binds declared parameters
                 2. Executes sanctioned SQL
                                 ▼
                      ┌─────────────────────┐
                      │ Execution Receipt   │
                      │ - job_id            │
                      │ - executed_sql      │
                      │ - result            │
                      └──────────┬──────────┘
                                 │
                 3. Deterministic AST verification
                                 ▼
                      ┌─────────────────────┐
                      │  Attester Verdict   │
                      │  - OK / REJECTED    │
                      └─────────────────────┘

उत्पादन उदाहरण: BigQuery राजस्व अटेस्टेशन

नीचे BigQuery वित्तीय राजस्व के लिए OKF v0.2 Attested Computation अवधारणा नोड दिया गया है:

---
type: Attested Computation
title: Revenue for a Fiscal Year
runtime: bigquery
parameters:
  - { name: year, type: integer, required: true }
executor:
  resource: skills/run-on-bq.md
receipt: [job_id, executed_sql, result]
attester:
  resource: attesters/sql_equality.py
generated:
  by: reference_agent/gemini-2.5-pro
  at: 2026-06-30T14:00:00Z
verified:
  - by: human:jsmith@acme
    at: 2026-07-01T09:00:00Z
status: stable
stale_after: 2026-12-31
sources:
  - id: revenue-policy
    resource: policies/revenue-recognition.md
    title: Revenue Recognition Policy (FY2026)
    author: human:jsmith@acme
    last_modified: 2026-06-15
---

# Computation

```sql
SELECT
  SUM(
    CASE 
      WHEN o.currency = 'USD' THEN o.net_amount
      ELSE o.net_amount * fx.rate_to_usd
    END
  ) AS revenue_usd
FROM `acme.sales.orders` AS o
LEFT JOIN `acme.finance.fx_daily_rates` AS fx
  ON fx.currency = o.currency 
 AND fx.rate_date = DATE(o.order_ts)
WHERE o.order_status = 'delivered'
  AND DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), DATE(o.order_ts), DAY) >= 30
  AND EXTRACT(YEAR FROM o.order_ts) = @year

अटेस्टेशन कैसे काम करता है

  1. केवल घोषित पैरामीटर बाइंडिंग: एजेंट घोषित पैरामीटर (@year) प्रदान करने तक सीमित है। वह SQL टेक्स्ट को संपादित नहीं कर सकता और न ही कस्टम WHERE क्लॉज़ जोड़ सकता है।
  2. निष्पादन रसीद: निष्पादन परत एक हस्ताक्षरित रसीद लौटाती है जिसमें job_id, executed_sql, और परिणाम शामिल होता है।
  3. नियतात्मक अटेस्टेशन: एक बाहरी पायथन स्क्रिप्ट (sql_equality.py) लक्ष्य SQL और executed_sql दोनों को एब्सट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री (AST) में पार्स करती है। यदि कीवर्ड, टेबल जॉइन या फ़िल्टर स्थितियां भिन्न होती हैं, तो अटेस्टेशन विफल हो जाता है और परिणाम अस्वीकार कर दिया जाता है।

बैकवर्ड संगतता और माइग्रेशन

OKF v0.2 पूरी तरह से योज्य (additive) और पुरानी प्रणालियों के साथ संगत संस्करण के रूप में डिज़ाइन किया गया है। मौजूदा v0.1 बंडल बिना किसी संशोधन के मान्य बने रहते हैं।

मुख्य स्कीमा परिवर्तनों में शामिल हैं:

  • timestamp का स्थान generated.at ले लेता है।
  • मार्कडाउन उद्धरण अनुभागों (# Citations) का स्थान YAML फ्रंटमीटर में संरचित sources सरणी ले लेती है।
  • दोनों मामलों में, यदि नई कुंजियाँ अनुपस्थित हैं, तो v0.2 पार्सर सीधे v0.1 फ़ील्ड पर वापस आ जाते हैं।
// OKF v0.2 पार्सर बैकअप पैटर्न
const creationTime = frontmatter.generated?.at ?? frontmatter.timestamp;
const documentSources = frontmatter.sources ?? parseLegacyCitations(markdownBody);

मुख्य बिंदु

गूगल का OKF v0.2 विनिर्देश मार्कडाउन ज्ञान आधारों को AI एजेंटों के लिए सत्यापनीय ग्राफ नेटवर्क में बदल देता है:

  1. वर्णन करने से निर्णय लेना बेहतर: फ्रंटमीटर मेटाडेटा टेक्स्ट लोड करने से पहले आसान और तेज़ फ़िल्टरिंग की अनुमति देता है।
  2. स्पष्ट ट्रस्ट टियर्स: स्वचालित पुष्टि बनाम मानवीय समीक्षाओं को उजागर करने के लिए generated और verified मेटाडेटा के बीच स्पष्ट विभाजन।
  3. नियतात्मक ताज़गी: निश्चित stale_after तिथियां गैर-नियतात्मक TTL मूल्यांकन को रोकती हैं।
  4. अटेस्टेड कंप्यूटेशन्स: पैरामीटर-बाध्य निष्पादन और AST समानता जांच का संयोजन एजेंटों के गलत SQL प्रश्नों को समाप्त करता है।

OKF v0.2 मानकों को अपनाकर, प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग टीमें सख्त डेटा गवर्नेंस और ऑडिटेबिलिटी बनाए रखते हुए AI वर्कफ़्लो को सुरक्षित रूप से आगे बढ़ा सकती हैं।

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