Принципы Упаковки Знаний – SL2F

В статье представлены универсальные рекомендации для формирования культуры владения сложными комплексами знаний.

Культурное управление знаниями позволяет ...
• создавать non-legacy (бессмертные) технические решения.
• AI эффективно использовать знания при анализе и построении решений.

Принципы

При создании документов руководствуйтесь принципами SL2F.

  • Структурирование
  • Связывание
  • Форматирование
  • Фрагментирование

Структурирование (объектное)

Структурирование выполняется с целью получить иерархический каталог, который даст понятное представление о структуре инструмента и удобную навигацию по его компонентам.

Иерархия документов базируется на принципе объектной декомпозиции. Любой инструмент (кластер, сервер, приложение, сервис, модуль, база данных и т.д.) может быть представлен документом и структурно декомпозирован на составляющие.

Из-за технических ограничений платформ получить чистую иерархию компонентов-документов не получится, и вот почему:
• из-за дочерних документов (вынесенный домен знаний из основного документа).
• для удобства навигации иногда требуются промежуточные узлы (папки), создаваемые с целью группировки однотипных компонентов.
Чтобы не потерять структурное видение инструмента рекомендуется маркировать (способ зависит от возможностей платформы) компоненты или дочерние документы.

Связывание

Связывание делает базу знаний крайне удобной в использовании не только для читателя, но и для AI. Ссылки формируют граф знаний, который AI использует для расширенного контекстного понимания предмета.

Рекомендуется создавать в документах раздел Отсылки к документам, сразу после оглавления. В этом разделе рекомендуется указать полезные ссылки и ссылки, использованные в документе (исключая ссылки из таблиц). Примерный список такой …

  • Ссылка на шаблон документа
    Для удобства совершенствования шаблонов.
  • Ссылки на дочерние документы
    Компоненты, API, GUI, концепты, модели и т.д.
  • Ссылки на предметный контекст
    Схемы БД, спецификации, системы, сервисы, модели, используемые решения и т.д.
  • Ссылки на вспомогательный контекст
    Репозиторий Git, регламенты, определения, стандарты, протоколы, фреймворки, платформы, методички, опросники, полезные online сервисы, сайты продуктов, энциклопедические знания, описания паттернов решений и т.д.
  • Обратные ссылки
    На основной документ (для дочерних), на документы, в которых используется решение.

Форматирование

Форматирование знаний осуществляется с помощью шаблонов. Шаблон является мощным средством упаковки знаний. Для AI шаблоны действуют как схемы данных: они задают ожидаемую структуру, типы информации и обязательные поля, что позволяет более надёжно интерпретировать контент.

Шаблоны дают следующие преимущества:

  • ускоряется создание однотипных документов,
    Шаблон содержит памятки к разделам (например, о составе информации или способе заполнения), текстовые заготовки, структуры и прочие элементы форматирования знаний.
  • улучшается использование однотипных документов,
    Ускоряется поиск информации, вычитывание, повышается процент усвоенной информации.
  • информация стандартизируется,
  • снижается уровень требования к квалификации автора,
  • снижается порог психологического сопротивления при подходе к новой задаче.

Фрагментирование

Избегайте длинных документов: их неудобно читать, в них неудобно искать информацию, по ним неудобно разрабатывать, их неудобно исправлять. Кроме этого, короткий контент быстрее, безопаснее и дешевле обрабатывается LLM. Атомарные фрагменты знаний минимизируют шум, повышают точность извлечения информации и упрощают автоматическое обновление при изменении контекста.

Разбивайте поток знаний чтобы:

  • сохранить целостность восприятия,
    Длинные спецификации, скрипты, домены знаний и детальные описания выносите в дочерние документы. Для человека и AI предпочтительней сперва получить компактное представление (high-level vision) о предмете, чем утонуть в болоте информации.
  • сделать (для автора и читателя) работу с документом удобной,
  • исключить бойлерплейт (принцип DRY),
    Знания, которые будут использованы в нескольких документах, рекомендуется обособить и обозначить ссылкой (вместо копирования текстов).
  • сохранить семантическую чистоту документа,
    Семантическая однородность улучшает как поиск документа, так и его понимание AI.
  • снизить количество версий документа.
    Накладные расходы на хранение снижаются.
Начать дискуссию