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Um cliente pergunta sobre as condições de um serviço. No site, encontra uma descrição geral; em um guia, uma versão antiga da oferta; e nas instruções, uma exceção que não tinha percebido. Cada material pode parecer correto, mas o conjunto não oferece uma resposta clara. Um sistema de IA que usa esses conteúdos também precisa resolver as diferenças.
Por isso, preparar conhecimento para a IA começa por esclarecer o significado das informações. O que exatamente estamos descrevendo? Quando uma condição se aplica? Qual é a fonte? O Open Knowledge Format ajuda a registrar esse conhecimento de forma estruturada e portátil.
O que é Open Knowledge Format?
Open Knowledge Format, ou OKF, é um formato aberto para registrar conhecimento destinado a pessoas e sistemas de IA. O Google Cloud o apresentou em 12 de junho de 2026. A ideia inicial é simples: o conhecimento pode ser armazenado em arquivos de texto que diferentes ferramentas leem seguindo regras comuns.
A base são documentos Markdown, ou seja, texto com uma notação simples para títulos, listas e links. No início do documento há um bloco YAML com metadados, campos curtos que descrevem o conteúdo. Um conjunto desses arquivos pode apresentar definições de métricas, descrições de dados, procedimentos ou regras de um serviço.
O formato não exige uma nuvem nem um modelo de IA específico. Sua função é facilitar a troca de conhecimento entre ferramentas. Salvar uma informação em OKF não significa, por si só, que um sistema externo a recuperou ou utilizou.
Fonte: Google Cloud - introdução ao Open Knowledge Format
O artigo do Google descreve a versão 0.1. O que mudou na 0.2?
O artigo do Google é uma boa introdução, mas descreve a versão inicial 0.1. A especificação consultada em 13 de outubro de 2026 já indica a versão 0.2. O projeto também tem seu próprio repositório. A cópia antiga no diretório knowledge-catalog/okf não é mais mantida.
A versão 0.2 amplia a descrição da origem, da verificação e da atualização do conhecimento. Permite registrar, entre outros pontos, as fontes das informações, como o conteúdo foi preparado e confirmado e o status do documento. Isso ajuda quando agentes de IA criam ou atualizam parte dos conteúdos.
O campo type continua sendo o único sempre obrigatório. Ele identifica o tipo de informação descrita. Os campos adicionais e suas dependências devem seguir a especificação. Cumprir os requisitos mínimos do formato não significa que o documento contenha tudo de que o leitor precisa.
Fonte: especificação atual do OKF 0.2
Aviso sobre a mudança do projeto para um repositório próprio
Como o OKF ajuda a organizar conhecimento para a IA?
Um documento descreve um conceito ou assunto. Os links o conectam a outros documentos. Assim, a descrição de uma métrica pode levar às definições dos dados, e as instruções às condições a que se aplicam. Os arquivos podem ser revisados, versionados e transferidos entre sistemas.
O repositório também mostra uma separação de funções: uma ferramenta pode preparar o conhecimento e outra pode lê-lo. Uma biblioteca de arquivos pode atender a um agente, um buscador interno ou um visualizador de documentação. Em cada implementação, ainda é necessário garantir o acesso ao conteúdo e o suporte ao formato no sistema receptor.
Fonte: repositório do Open Knowledge Format
Esquema ilustrativo: os materiais de origem passam por verificação, entram em uma base organizada e podem ser lidos por um sistema de IA conectado. Elaboração própria com base na documentação do OKF; imagem criada com IA.
A base de conhecimento da Semly e o OKF
A Semly tem uma base de conhecimento e utiliza Open Knowledge Format. Isso é parte importante do trabalho com informações da empresa: é preciso cuidar tanto do conteúdo da resposta quanto da organização do conhecimento que permite construí-la.
Para quem cuida do marketing, isso representa uma tarefa concreta. Reunir informações confirmadas sobre a oferta, explicar termos e eliminar contradições. Esse material deve servir de base para novas descrições, guias e respostas às perguntas dos clientes.
Se você administra uma empresa de serviços, comece pelo escopo, pelos requisitos e pelas exclusões. Se vende produtos, organize os usos, as especificações e a compatibilidade. Nos dois casos, o leitor deve entender quando a informação se aplica.
A base de conhecimento e o blog podem ter funções diferentes. Na base, você mantém uma resposta precisa a uma pergunta específica. Um artigo do blog ajuda a entender o problema, comparar abordagens e decidir o próximo passo. Não é necessário duplicar todas as instruções nos dois lugares.
Veja também: como dividir assuntos entre blog e base de conhecimento
Exemplo: o que significa realmente uma “conta ativa”?
Suponha que uma equipe queira usar IA para explicar relatórios de um produto. Em um documento, “conta ativa” significa qualquer conta com acesso válido. Em outro, significa uma conta em que uma ação específica foi realizada. Sem esclarecimento, as duas descrições podem gerar resultados diferentes.
Os dados de exemplo explicam o método e não representam resultados de nenhuma marca. No exemplo, há 80 contas com acesso válido. Em 28 delas, foi realizada pelo menos uma operação aprovada na semana analisada. Se essa é a definição de atividade, a proporção de contas ativas é 28 ÷ 80 × 100% = 35%.
Por isso, vale registrar na base a definição, o evento que inclui uma conta no cálculo, o período e as exclusões. Dizer apenas “a atividade é de 35%” não basta. O leitor não sabe o que foi contado nem se pode comparar esse valor com outro relatório.
| Elemento de conhecimento | Descrição nos dados de exemplo | Por que registrar? |
|---|---|---|
| Definição | Conta com pelo menos uma operação aprovada na semana | Distingue acesso ao produto de uso do produto |
| Base do cálculo | 80 contas com acesso válido; 28 ativas | Permite reproduzir o resultado de 35% |
| Exclusões | Contas de teste fora dos dois grupos | Evita misturar populações diferentes |
| Fonte e revisão | Definição do evento identificada e pessoa responsável por verificá-la | Facilita a explicação e as atualizações posteriores |
A conclusão é simples: primeiro combine a definição, depois avalie a resposta da IA. Se o sistema confunde uma conta ativa com uma conta que tem acesso, confira se recebeu a descrição correta. Trocar o formato do arquivo não resolve uma definição que ainda não foi acordada.
O que preparar na base de conhecimento da sua empresa?
Comece por uma área em que os mal-entendidos dificultem as decisões dos clientes ou o trabalho da equipe. Pode ser o escopo de uma implementação, uma condição de uso de uma função ou o significado de uma métrica. Não é preciso refazer toda a documentação de uma vez.
Lista editorial para preparar o conteúdo: significado, escopo, fonte, atualização, exceções e relações. É uma proposta de trabalho com a informação, não uma lista de campos obrigatórios do OKF. Elaboração própria; imagem criada com IA.
- Escolha uma pergunta que deva receber uma resposta clara e sem ambiguidade.
- Escreva uma definição curta e as condições em que ela se aplica.
- Indique a fonte do fato e a pessoa responsável por confirmá-lo.
- Descreva as exceções e conecte o assunto às instruções necessárias.
- Remova as versões contraditórias dos materiais que você mantém.
- Verifique a resposta do sistema à pergunta básica e a um caso limite.
O caso limite é especialmente útil. Se um serviço atende a determinado tipo de dispositivo, pergunte também sobre um modelo não compatível. Uma boa documentação deve ajudar a reconhecer o limite, em vez de incentivar a ampliação da oferta na resposta.
O OKF melhora a visibilidade no Google e nas respostas de IA?
O OKF trata de como registrar e trocar conhecimento. A visibilidade em respostas públicas de IA também depende de o sistema conseguir acessar o material, considerá-lo útil e usá-lo para uma pergunta específica. Adotar o formato não confirma que a marca será recomendada.
O Google explica que os fundamentos de SEO se aplicam a AI Overviews e AI Mode. A página precisa estar indexada e apta a aparecer com um trecho de texto. Não são necessários arquivos especiais para IA nem um tipo adicional de dados estruturados. Cumprir os requisitos não garante a exibição.
Fonte: Google Search Central - recursos de IA e seu site
Separe, então, as duas tarefas. Primeiro, confira se sua base de conhecimento contém respostas corretas e atuais. Depois, avalie como a empresa é apresentada nos sistemas públicos de IA. Isso permite distinguir um problema no conteúdo de uma situação em que o material não foi utilizado.
Por onde começar?
Escolha uma informação sobre sua oferta que seja fácil de interpretar mal. Registre seu significado, as condições e a fonte. Verifique se as mesmas regras valem na base de conhecimento, na página do produto e nas instruções.
Esse trabalho oferece um ponto de partida concreto para usar OKF. A Semly tem uma base de conhecimento e usa o formato, mas a qualidade da informação continua começando pelos fatos. Quanto mais fácil for entender o significado de uma frase e quando ela está atualizada, mais fácil será verificá-la e usá-la com responsabilidade.
Fontes técnicas consultadas em 13 de outubro de 2026. A descrição das mudanças no padrão se refere ao OKF 0.2; não especifica a versão nem o escopo da implementação de OKF na Semly.
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