# ประวัติศาสตร์และวิวัฒนาการของ Knowledge Base

<p class="okf-lead"><span class="drop">ก</span>ว่าหกสิบปีที่มนุษย์ถามคำถามเดียวกันซ้ำ ๆ ว่า "เราจะทำให้เครื่องจักร <em>จดจำ</em> และ <em>เข้าใจ</em> สิ่งที่เรารู้ได้อย่างไร?" คำตอบเปลี่ยนไปทุกยุค — จากกฎที่เขียนด้วยมือ สู่กราฟความหมาย สู่ดัชนีคำ สู่โน้ตที่เชื่อมโยงกัน และล่าสุดคือ AI ที่สังเคราะห์ความรู้ให้เราเอง บทนี้คือเรื่องเล่าของการเดินทางนั้น และปลายทาง (ชั่วคราว) ที่ชื่อว่า OKF</p>

> หมายเลข `[n]` ชี้ไปยัง[แหล่งข้อมูลอ้างอิงท้ายเล่ม](../appendix/references.md)

<pre class="mermaid">
flowchart LR
  E1["1960s–80s<br/>Expert systems"] --> E2["1990s–2000s<br/>Semantic Web"] --> E3["1970s–2010s<br/>Databases &amp; IR"] --> E4["1995–2020<br/>Wiki &amp; PKM"] --> E5["2012–2020s<br/>AI / RAG"] --> E6["2026<br/>LLM-wiki &amp; OKF"]
</pre>

## องก์ที่ 1 — ยุคที่เราพยายาม"ป้อน"ความรู้ให้เครื่องด้วยมือ

ทศวรรษ 1960 ที่ Stanford นักวิทยาศาสตร์กลุ่มหนึ่งเชื่อว่าความฉลาดในเรื่องแคบ ๆ จับได้ด้วยการ
**เข้ารหัสความรู้ของผู้เชี่ยวชาญออกมาเป็นกฎ** แล้วให้เครื่องให้เหตุผลบนนั้น พวกเขาสร้าง **DENDRAL**
(1965) ที่วิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลจาก mass spectrometry ได้เทียบเท่านักเคมี [1] — เป็นครั้งแรกที่โลก
เห็นว่า "ความรู้" ไม่ใช่ "การค้นหา" ต่างหากคือกุญแจของ AI

ไม่กี่ปีถัดมา **MYCIN** (ต้นยุค 1970, Edward Shortliffe) ใช้กฎ IF-THEN ราว 600 ข้อ วินิจฉัยการติดเชื้อ
ในเลือดได้แม่นพอ ๆ กับแพทย์อาวุโส และยัง **อธิบายเหตุผลของตัวเองได้** [1] หัวใจของมันคือสถาปัตยกรรมที่
ยังอยู่กับเราจนวันนี้ — แยก **knowledge base** (สิ่งที่รู้) ออกจาก **inference engine** (วิธีคิด):

```
IF   ชนิดการติดเชื้อ = primary-bacteremia
AND  ตำแหน่งเพาะเชื้อ = blood
AND  ช่องทางเข้า = gastrointestinal-tract
THEN มีหลักฐานพอควร (CF = 0.4) ว่าเชื้อคือ Bacteroides
```

แต่ความฝันมาเจอกำแพง ปี 1984 Douglas Lenat เริ่มโครงการ **Cyc** — ความพยายามป้อน "สามัญสำนึก" ของ
มนุษย์ *ทั้งหมด* ด้วยมือ [1] หลายสิบปีและหลายสิบล้านดอลลาร์ผ่านไป โลกได้บทเรียนราคาแพงที่เรียกว่า
**"knowledge acquisition bottleneck"**: การป้อนความรู้ด้วยมือไม่มีวัน scale

> 🧬 **DNA ที่ตกทอดสู่ OKF:** การแยก "ความรู้ (ไฟล์)" ออกจาก "เครื่องที่ใช้ความรู้ (agent)" — โครงสร้าง producer/consumer ของ OKF คือลูกหลานโดยตรงของแนวคิดนี้

## องก์ที่ 2 — ยุคที่เราพยายามให้ "ความหมาย" แก่เว็บ

ปี 2001 ผู้ให้กำเนิดเว็บอย่าง **Tim Berners-Lee** เขียนบทความใน *Scientific American* ฝันถึง
**Semantic Web** [2] — เว็บที่ไม่ใช่แค่เอกสารให้คนอ่าน แต่เป็นข้อมูลที่ *เครื่องเข้าใจความหมาย* ได้ เขา
เสนอให้เก็บความรู้เป็น **triple** สามส่วน (subject–predicate–object) ซึ่งก็คือ "เส้นเชื่อมในกราฟ" นั่นเอง:

```turtle
@prefix ex: <http://example.org/> .
ex:TimBernersLee  ex:invented  ex:WorldWideWeb .
```

ด้วยภาษา **RDF, OWL, SPARQL** เครื่องจะอนุมานข้อเท็จจริงใหม่จากกราฟได้เอง [2] มันงดงามในทางทฤษฎี —
แต่การเขียน ontology ให้ถูกต้องนั้นยากเกินกว่าคนทั่วไปจะทำไหว ปี 2013 มีเว็บใช้ markup เชิงความหมาย
ไม่ถึง 2% สิ่งที่รอดและเฟื่องฟูแทนคือทายาทที่ "ใช้ง่ายกว่า" — **linked data**, **schema.org** (2011),
และ **knowledge graph** [2]

> 🧬 **DNA สู่ OKF:** ความรู้ที่เชื่อมโยงเป็นกราฟมีค่ามหาศาล — แต่ OKF เลือก "ลิงก์ Markdown ธรรมดา" (untyped) แทน RDF/OWL ที่เข้มงวด เพื่อให้คนเขียนได้จริง

## องก์ที่ 3 — ยุคที่เราเรียนรู้จะ "ค้น" อย่างชาญฉลาด

ระหว่างที่ AI ฝันใหญ่ อีกสายหนึ่งทำงานเงียบ ๆ แต่เปลี่ยนโลก ปี 1970 **Edgar Codd** แห่ง IBM เสนอ
**relational model** ทำให้ข้อมูลเก็บเป็นตารางและ query ด้วย SQL ได้ [3] แต่มันจับคู่แบบตรงตัว ค้นข้อความ
อิสระแล้วจัดอันดับความเกี่ยวข้องไม่ได้

คำตอบมาจาก **Karen Spärck Jones** (1972) ผู้เสนอ **IDF** — ความคิดเรียบง่ายแต่ลึกซึ้ง: *คำที่พบในเอกสาร
น้อยชิ้น คือสัญญาณที่ทรงพลังกว่าคำที่พบทุกที่* [3] รวมกับ term frequency กลายเป็น **TF-IDF** และต่อมา
**BM25** (~1994) ที่ยังเป็นมาตรฐาน lexical search ถึงวันนี้ ลองดูตัวอย่างจิ๋ว — คำว่า "the" อยู่ทุกเอกสาร
จึงไร้ค่าในการแยกแยะ แต่คำว่า "dog" ที่อยู่เอกสารเดียวกลับโดดเด่น:

| คำ | เอกสาร | ค่าความเด่น |
|----|--------|------|
| the | D1, D2, D3 | 0 (ไร้ค่า) |
| dog | D3 | สูง |

เมื่อ **Doug Cutting** ปล่อย **Lucene** (1999) และต่อมา **Elasticsearch** (2010) full-text search
ระดับอุตสาหกรรมก็อยู่ในมือทุกคน [3] ข้อจำกัดเดียวที่ยังค้างคา: มันเป็น *lexical* — ค้น "car" จะพลาด
"automobile" เพราะไม่เข้าใจความหมาย

> 🧬 **DNA สู่ OKF:** BM25 ยังทรงพลังและเบามาก — `tools/okf-index.py` ใช้มันเป็น search หลัก

## องก์ที่ 4 — ยุคที่ความรู้กลายเป็นของทุกคน

ปี 1995 **Ward Cunningham** สร้าง **WikiWikiWeb** เว็บแรกที่ใครก็แก้ได้ [4] หกปีถัดมา **Wikipedia**
(2001) พิสูจน์ว่าความรู้ของมวลมนุษย์เติบโตได้ด้วยการเปิดให้ทุกคนร่วมเขียน [4]

แต่เรื่องที่น่าทึ่งที่สุดเกิดก่อนหน้านั้นบนโต๊ะของนักสังคมวิทยาชาวเยอรมัน **Niklas Luhmann** ผู้สะสมกล่อง
บัตร **Zettelkasten** ราว 90,000 ใบ แต่ละใบเชื่อมโยงถึงกัน เขาผลิตหนังสือกว่า 50 เล่มจากมัน และทิ้ง
หลักการอมตะไว้: **"คุณค่าไม่ได้อยู่ที่ตัวโน้ต แต่อยู่ที่ลิงก์ระหว่างโน้ต"** [4]

ยุคดิจิทัลค้นพบหลักการนี้ใหม่ราวปี 2016–2020 ผ่าน **Notion, Roam, Obsidian** — ทั้งหมดวางอยู่บน
**Markdown + `[[wikilinks]]`** ที่ชนะสงครามฟอร์แมตเพราะเหตุผลทบกัน: *คนอ่านออกโดยไม่ต้อง render และ
เครื่องอ่านออกโดยไม่ต้อง parser พิเศษ* [4]

```markdown
---
title: "Zettelkasten Principle"
tags: [pkm]
---
คุณค่าของกล่องบัตรอยู่ที่ **ลิงก์ระหว่างโน้ต** — ดูเพิ่ม [[Obsidian]]
```

> 🧬 **DNA สู่ OKF:** นี่คือพันธุกรรมที่ตรงที่สุด — Markdown + YAML frontmatter + ลิงก์ระหว่าง concept คือหน้าตาของ OKF เป๊ะ ๆ

## องก์ที่ 5 — ยุคที่ "ความหมาย" กลายเป็นเรขาคณิต

ปี 2013 ทีมของ **Tomas Mikolov** ที่ Google เปิดเผยสิ่งที่ดูเหมือนเวทมนตร์: **word2vec** แปลงคำเป็น
เวกเตอร์ที่ "ความหมายใกล้ = ตำแหน่งใกล้" จนทำเลขคณิตของความหมายได้ [5]

<pre class="mermaid">
flowchart LR
  K["king"] -- " − man + woman " --> Q["≈ queen"]
</pre>

ปีต่อ ๆ มาเร่งเร้า: **Google Knowledge Graph** (2012, "things, not strings"), **FAISS** (2017) ค้น
เวกเตอร์ระดับพันล้านตัว, **BERT** (2018) ที่ทำให้คำเดียวกันมีความหมายต่างกันตามบริบท [5] แล้วปี 2020
**RAG** (Lewis และคณะ) ก็มาแก้จุดอ่อนใหญ่ที่สุดของ LLM — การแต่งเรื่อง — ด้วยการดึงหลักฐานจริงมา
ground คำตอบ [5]:

<pre class="mermaid">
flowchart LR
  D["เอกสาร"] --> C["Chunk"] --> EM["Embed"] --> S["Vector store"]
  Q["คำถาม"] --> R["Retrieve top-k"]
  S --> R --> G["LLM generate<br/>คำตอบที่อ้างอิงได้"]
</pre>

และเพื่อรวมพลังของ "จับคำตรงตัว (BM25)" กับ "จับความหมาย (vector)" โลกก็หยิบ **Reciprocal Rank
Fusion** (RRF, 2009) มาใช้ เกิดเป็น **hybrid search** ที่เป็นค่าเริ่มต้นของวันนี้ [5]

> 🧬 **DNA สู่ OKF:** wiki = Layer 1 (สังเคราะห์ไว้แล้ว), RAG/vector = Layer 2 (ขุดของดิบ); `okf-search.py` รวม BM25 + semantic ด้วย RRF พอดี

## องก์ที่ 6 — ปัจจุบัน: เมื่อ AI ลงมือดูแลความรู้เอง

เมษายน 2026 **Andrej Karpathy** โพสต์แนวคิดสั้น ๆ ที่จุดประกายทั้งวงการ: **"LLM wiki"** [6] — แทนที่จะ
ดึง chunk ดิบทุกครั้งที่ถาม (อย่าง RAG) ให้ agent **คอมไพล์แหล่งดิบเป็น Markdown ที่จัดระเบียบ เชื่อมโยง
และดูแลต่อเนื่อง** สังเคราะห์ครั้งเดียวตอน ingest ความรู้จึง **ทบต้น** — ยิ่งใช้ยิ่งรวย ไม่ใช่เริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง

สองเดือนถัดมา 12 มิถุนายน 2026 **Google Cloud** (Sam McVeety, Amir Hormati) ทำให้ pattern นี้เป็น
มาตรฐานเปิดในชื่อ **Open Knowledge Format (OKF) v0.1** [6] — ไดเรกทอรีของ Markdown + YAML
frontmatter บังคับแค่ฟิลด์ `type`, แยก producer/consumer, พกพาข้ามคลาวด์และเฟรมเวิร์ก

ก่อนหน้านั้น **MemGPT/Letta** (2023) ได้แสดงให้เห็น "LLM as OS" — จัดการความจำแบบ tiered (in-context
= RAM, external = disk) ปูทางให้ agent มีความจำถาวร [6]

## บทส่งท้าย — และอนาคตที่กำลังมา

ทิศทางต่อไปคือ **knowledge base ที่ดูแลตัวเอง**: agent ไม่ใช่แค่ "ถาม" ความรู้ แต่คอย *ดูแล* — ตรวจว่า
ข้อมูลเก่าไหม (ผ่าน `timestamp`/`log.md`), ปรับข้อขัดแย้งข้าม concept, และเสนออัปเดตให้คนอนุมัติก่อน
commit [6] ชั้นถัดไปน่าจะเป็น **hybrid wiki + RAG**: wiki ที่สังเคราะห์ไว้เป็น index เร็ว ส่วน RAG เติม
ช่องว่างของข้อมูลที่เปลี่ยนบ่อยเกินจะ precompile โดยมี agent memory เป็น runtime และ multi-agent ที่
แบ่งหน้าที่กันดูแล/บริโภคความรู้ — มุ่งสู่สิ่งที่เริ่มเรียกกันว่า **"compiled-knowledge generation"**

## ทำไม OKF คือผลรวมของทั้งหกองก์

OKF ไม่ได้คิดใหม่หมด แต่ **หลอมรวมชิ้นที่ดีที่สุดของทุกยุคเข้าด้วยกัน** — หกสายธารไหลมาบรรจบเป็นหนึ่ง:

<pre class="mermaid">
flowchart TD
  A["Expert systems<br/>แยกความรู้ออกจากเครื่องคิด"] --> OKF
  B["Semantic Web<br/>ความรู้เป็นกราฟเชื่อมโยง"] --> OKF
  C["IR / BM25<br/>ค้นเร็วและเบา"] --> OKF
  D["Wiki / PKM<br/>Markdown + links อ่านออก version ได้"] --> OKF
  E["AI / RAG<br/>embeddings + AI สังเคราะห์"] --> OKF
  OKF["✦ Open Knowledge Format ✦"]
</pre>

ต่อไปเจาะ[แนวคิดพื้นฐานที่ต้องรู้ (พร้อมตัวอย่าง)](./foundations.md) ที่กล่าวถึงในบทนี้
