A KEO munkamenet: így épül a modellek tudása rólad
Ezen az oldalon leírjuk, hogyan építjük fel azt a hiteles, kanonikus, géppel olvasható és idézhető nyilvántartást, amelyből az AI-modellek tanulnak. Ez a munka áll a Knowledge Engine Optimization (KEO) mögött.
Először úgy olvassuk a cégedet, ahogy egy modell olvasná
Mielőtt bármibe beavatkoznánk, összeszedjük, mit mond ma a web a cégedről: mi pontos benne, mi hibás, mi hiányzik, és hol mondanak ellent egymásnak a források. A modell csak akkor tanulhat rólad tiszta történetet, ha van egyáltalán tiszta történet, amelyet elolvashat — ezért azzal kezdjük, hogy megkeressük, hol zavaros ma a tiéd.
Egyetlen tiszta, géppel olvasható identitást építünk
A cégednek egyetlen, géppel olvasható identitást adunk: strukturált JSON-LD @graph-ot, amelyben minden entitásnak, a szervezetnek, az embereknek és a termékeknek egyetlen állandó @id-je van, hogy a bejáró robotoknak ne kelljen találgatniuk, ki kicsoda. Egy entitás, egy leírás. Ez a leírás mindenhol ugyanaz, ahol egy modell elolvashatja. Nem öt, egymásnak ellentmondó változat.
Lehorgonyozzuk a nyilvános tudásbázisokhoz
Az entitást azokhoz a forrásokhoz horgonyozzuk le, amelyekre a tudásgráfok épülnek, és amelyekből a nagy betanító korpuszok is merítenek. Ez a gyakorlatban három dolgot jelent: egy rendesen hivatkozott, valóban kitöltött Wikidata-elemet (mi a cég, milyen területen dolgozik, hol működik, mi a hivatalos oldala, milyen külső azonosítói vannak); egymásra mutató sameAs-hivatkozásokat a hiteles profiljaid között; és a weben mindenhol ugyanazt az adatot. A cél az, hogy a modell bármit vet is össze rólad, mindig ugyanahhoz az egy hiteles változathoz jusson vissza.
A tekintélyt kiérdemeljük, nem hamisítjuk
A legtöbbet érő felületekre, például a Wikipédiára, csak akkor kerülhetsz fel, ha a szerkesztők szerint elég jelentős vagy hozzá. Ezt valódi, tőled független sajtómegjelenésekkel lehet kiérdemelni, önpublikálással nem. Sosem ültetünk el hamis említéseket, sosem gyártunk látszatkonszenzust, és sosem szervezünk álfelhasználói kampányt. Ezt veled együtt, nyíltan csináljuk: minden változás látható és ellenőrizhető. Ez lassabb, mint hamisítani, viszont ez az egyetlen változat, amely kiállja a vizsgálatot, és az egyetlen, amelyet egy modell hosszú távon is elhisz.
Amit ez a munka nem ígér
Senki nem tudja megmondani egy AI-labornak, mit tegyen a betanító adathalmazába, és azt sem, hogy mikor. Nem ígérhetjük, hogy a nyilvántartásod egy adott modellbe egy adott napon bekerül. Azt viszont tudjuk, hogy amit a modell a következő tanítási körben nem talál rólad, azt utána 4–16 hónapig nem is fogja tudni. Ezért a nyilvántartásnak előbb kell készen állnia, mint az új modellgenerációnak. Amit meg tudunk tenni: a cégedből a lehető legjobban megtanulható változatot építjük fel. Hiteles, kanonikus, géppel olvasható, idézhető és következetes lesz. Közben pedig őszintén megmondjuk, mozdult-e közben a gép emlékezete rólad. Ez mért jel, megbízhatósági tartománnyal, nem garancia.