llms.txt

Co je llms.txt?

Soubor llms.txt je standardizovaný textový soubor ve formátu Markdown, navržený ke zlepšení způsobu, jakým velké jazykové modely (LLM) přistupují k informacím z webových stránek, rozumí jim a zpracovávají je. Umístěn v kořenové složce webu (například /llms.txt), tento soubor slouží jako kurátorovaný index, který poskytuje strukturovaný a zestručněný obsah speciálně optimalizovaný pro strojové zpracování při inferenci. Jeho hlavním cílem je obejít složitosti tradičního HTML obsahu – jako jsou navigační menu, reklamy a JavaScript – tím, že prezentuje jasná data čitelná pro lidi i stroje.

Na rozdíl od jiných webových standardů jako robots.txt nebo sitemap.xml je llms.txt určen výslovně pro rozumové AI enginy, jako jsou ChatGPT, Claude či Google Gemini, nikoli pro vyhledávače. Pomáhá AI systémům získávat pouze ty nejrelevantnější a nejhodnotnější informace v rámci omezení jejich kontextových oken, která často nestačí na celý obsah webu.

Původ llms.txt

Koncept navrhl Jeremy Howard, spoluzakladatel Answer.AI, v září 2024. Vznikl jako řešení neefektivity, s níž se LLM potýkají při interakci se složitými weby. Tradiční způsoby zpracování HTML často vedou k plýtvání výpočetními zdroji a špatné interpretaci obsahu. Zavedením standardu jako llms.txt mohou majitelé webů zajistit, že jejich obsah bude AI systémy správně a efektivně zpracován.

Jak se llms.txt používá?

Soubor llms.txt slouží především v oblasti umělé inteligence a AI interakcí řízených LLM. Jeho strukturovaný formát umožňuje efektivní vyhledávání a zpracování obsahu webu LLM, čímž překonává omezení velikosti kontextového okna a efektivity zpracování.

Struktura souboru llms.txt

Soubor llms.txt se řídí specifickým schématem založeným na Markdownu, aby byla zaručena kompatibilita jak s lidmi, tak se stroji. Struktura zahrnuje:

1. H1 nadpis: Název webu nebo projektu.
2. Shrnutí v blokové citaci: Stručný popis nebo shrnutí účelu a hlavních vlastností webu.
3. Detailní sekce: Volně psané sekce (například odstavce nebo seznamy) pro další kontext nebo klíčové detaily.
4. Seznamy zdrojů oddělené H2: Kategorizované odkazy na důležité zdroje, např. dokumentaci, API nebo externí reference. Každý odkaz může obsahovat krátký popis obsahu.
5. Volitelná sekce (## Volitelně): Vyhrazeno pro sekundární zdroje, které lze vynechat z důvodu úspory místa v kontextovém okně LLM.

Příklad:

# Ukázkový web  
> Platforma pro sdílení znalostí a zdrojů o umělé inteligenci.  

## Dokumentace  
- [Průvodce rychlým startem](https://example.com/docs/quickstart.md): Průvodce pro začátečníky.  
- [API Reference](https://example.com/docs/api.md): Podrobná dokumentace API.  

## Pravidla  
- [Podmínky užívání](https://example.com/terms.md): Právní podmínky používání platformy.  
- [Zásady ochrany osobních údajů](https://example.com/privacy.md): Informace o zpracování dat a soukromí uživatelů.  

## Volitelně  
- [Historie společnosti](https://example.com/history.md): Časová osa důležitých milníků a úspěchů.

Klíčové vlastnosti

• AI-čitelná navigace: Poskytuje zjednodušený pohled na strukturu webu, což LLM usnadňuje identifikaci relevantního obsahu.
• Formát Markdown: Zajišťuje čitelnost pro lidi a zároveň možnost programového parsování nástroji či regexem.
• Optimalizace kontextu: Pomáhá LLM upřednostnit hodnotný obsah vyloučením nepotřebných prvků, jako jsou reklamy či JavaScript.

Příklady použití

1. Technická dokumentace: Vývojáři mohou propojit API reference, průvodce začátkem a další technické zdroje pro pomocníky typu GitHub Copilot nebo Codeium.
2. E-commerce: Online prodejci mohou pomocí llms.txt nasměrovat AI na produktové kategorie, zásady vracení zboží a velikostní tabulky.
3. Vzdělávání: Univerzity mohou zvýraznit sylaby kurzů, rozvrhy a pravidla zápisu pro AI asistenty studentů.
4. Firemní FAQ: Firmy mohou zefektivnit zákaznickou podporu odkazy na často kladené dotazy, návody a interní předpisy.

Příklady použití llms.txt

1. FastHTML

FastHTML, Python knihovna pro tvorbu serverem renderovaných webových aplikací, používá llms.txt ke zjednodušení přístupu k dokumentaci. Soubor obsahuje odkazy na průvodce začátkem, reference HTMX a ukázkové aplikace, takže vývojáři rychle naleznou potřebné zdroje.

Ukázka:

# FastHTML  
> Python knihovna pro tvorbu serverem renderovaných hypermediálních aplikací.  

## Dokumentace  
- [Rychlý start](https://fastht.ml/docs/quickstart.md): Přehled hlavních funkcí.  
- [HTMX Reference](https://github.com/bigskysoftware/htmx/blob/master/www/content/reference.md): Kompletní atributy a metody HTMX.  

2. Nike (hypotetický příklad)

E-commerce gigant jako Nike by mohl využít llms.txt k poskytnutí informací o svých produktových řadách, ekologických iniciativách a zákaznické podpoře AI systémům.

Ukázka:

# Nike  
> Světový lídr ve sportovní obuvi a oblečení, kladoucí důraz na udržitelnost a inovace.  

## Produktové řady  
- [Běžecké boty](https://nike.com/products/running.md): Detaily o technologiích React foam a Vaporweave.  
- [Ekologické iniciativy](https://nike.com/sustainability.md): Cíle pro rok 2025 a materiály šetrné k přírodě.  

## Zákaznická podpora  
- [Zásady vracení](https://nike.com/returns.md): 60denní lhůta na vrácení a výjimky.  
- [Velikostní tabulky](https://nike.com/sizing.md): Přehled velikostí obuvi a oblečení.

llms.txt vs. Robots.txt vs. Sitemap.xml

Srovnání

Ačkoliv všechny tři standardy pomáhají automatizovaným systémům, jejich účel a cílové skupiny se výrazně liší.

• llms.txt:

  • Cílová skupina: Velké jazykové modely (např. ChatGPT, Claude, Google Gemini).
  • Účel: Poskytuje kurátorovaný, kontextově optimalizovaný obsah pro AI inferenci.
  • Formát: Markdown.
  • Použití: AI interakce a rozumové enginy.

• robots.txt:

  • Cílová skupina: Prohledávače vyhledávačů.
  • Účel: Řídí chování při procházení a indexaci.
  • Formát: Prostý text.
  • Použití: SEO a správa přístupu.

• sitemap.xml:

  • Cílová skupina: Vyhledávače.
  • Účel: Seznam všech indexovatelných stránek webu.
  • Formát: XML.
  • Použití: SEO a objevování obsahu.

Klíčové výhody llms.txt

1. Optimalizace pro AI: Na rozdíl od robots.txt a sitemap.xml je llms.txt navržen pro rozumové enginy, ne pro tradiční vyhledávače.
2. Snížení šumu: Zaměřuje se pouze na hodnotný, strojově čitelný obsah bez zbytečných prvků jako reklamy nebo navigační menu.
3. Integrace s Markdownem: Odpovídá formátu vhodnému pro LLM a usnadňuje parsování i zpracování.

Integrace a nástroje

Vytvoření souboru llms.txt

• Ruční tvorba: Soubor napište v Markdownu v běžném textovém editoru.
• Automatizované nástroje:
  • Mintlify: Automaticky generuje llms.txt a llms-full.txt pro hostovanou dokumentaci.
  • Firecrawl Generator: Prochází váš web a vytvoří llms.txt.

Umístění a ověření

• Umístěte soubor do kořenového adresáře webu (např. https://example.com/llms.txt).
• Ověřte soubor pomocí nástrojů jako llms_txt2ctx, abyste zajistili soulad se standardem.

Integrace s AI systémy

• Přímé nahrání: Některé AI nástroje umožňují uživatelům přímo nahrát soubory llms.txt nebo llms-full.txt (např. Claude nebo ChatGPT).
• Frameworky: Pomocí nástrojů jako LangChain nebo LlamaIndex integrujte soubor do retrieval-augmented generation workflow.

Výzvy a doporučení

1. Adopce hlavními LLM poskytovateli: Ačkoliv si llms.txt získal oblibu mezi vývojáři a menšími platformami, zatím jej oficiálně nepodporují velcí poskytovatelé LLM jako OpenAI nebo Google.
2. Údržba: Soubor je nutné pravidelně aktualizovat podle změn v obsahu nebo struktuře webu.
3. Omezení kontextového okna: U rozsáhlé dokumentace může soubor llms-full.txt překročit velikost kontextového okna některých LLM.

I přes tyto výzvy představuje llms.txt progresivní přístup k optimalizaci obsahu pro AI systémy. Zavedením tohoto standardu si organizace zajistí, že jejich obsah bude v AI světě dostupný, přesný a upřednostňovaný.

Výzkum: Velké jazykové modely (LLM)

Velké jazykové modely (LLM) se staly klíčovou technologií pro zpracování přirozeného jazyka, pohánějící aplikace jako chatboty, moderaci obsahu a vyhledávače. Ve studii “Lost in Translation: Large Language Models in Non-English Content Analysis” od Nicholase a Bhatia (2023) autoři jasně technicky vysvětlují, jak LLM fungují, upozorňují na rozdíl v dostupnosti dat mezi angličtinou a ostatními jazyky a rozebírají snahy o překlenutí této mezery pomocí vícejazyčných modelů. Práce detailně popisuje výzvy analýzy obsahu pomocí LLM, zvláště v multilingválním prostředí, a nabízí doporučení výzkumníkům, firmám i tvůrcům politik ohledně nasazení a vývoje LLM. Zdůrazňuje, že navzdory pokroku zůstávají pro neanglické jazyky významná omezení. Přečíst článek

Práce “Cedille: A large autoregressive French language model” od Müllera a Laurenta (2022) představuje Cedille, rozsáhlý jazykový model zaměřený na francouzštinu. Cedille je open source a předvádí vynikající výsledky na francouzských zero-shot benchmarcích, v několika úlohách dokonce konkuruje GPT-3. Studie hodnotí i bezpečnost Cedille a ukazuje zlepšení v toxicitě díky filtrování datasetu. Tato práce zdůrazňuje důležitost jazykově specifických LLM a potřebu jazykových zdrojů v této oblasti. Přečíst článek

V článku “How Good are Commercial Large Language Models on African Languages?” od Ojo a Ogueji (2023) autoři hodnotí výkonnost komerčních LLM u afrických jazyků v překladech i klasifikaci textů. Zjišťují, že tyto modely mají obecně slabé výsledky v afrických jazycích, přičemž lepší výsledky dosahují v klasifikaci než v překladu. Analýza pokrývá osm afrických jazyků z různých rodin a regionů. Autoři vyzývají k většímu zastoupení afrických jazyků v komerčních LLM s ohledem na jejich rostoucí využití. Studie poukazuje na aktuální nedostatky a potřebu inkluzivnějšího vývoje jazykových modelů. Přečíst článek

“Goldfish: Monolingual Language Models for 350 Languages” od Chang a kol. (2024) zkoumá výkon jednojazyčných versus vícejazyčných modelů pro jazyky s málo daty. Výzkum ukazuje, že velké vícejazyčné modely často dosahují horších výsledků než jednoduché bigramové modely (měřeno FLORES perplexitou). Goldfish předkládá jednojazyčné modely pro 350 jazyků, které výrazně zlepšují výkon pro minoritní jazyky. Autoři podporují cílený vývoj modelů pro méně zastoupené jazyky. Práce přináší cenné poznatky o omezeních vícejazyčných LLM a potenciálu jednojazyčných alternativ. Přečíst článek