Convertitore da Sitemap a llms.txt con AI

Trasforma qualsiasi sitemap.xml in un formato llms.txt ben strutturato utilizzando l’IA. Questo workflow recupera gli URL da una sitemap, ottiene e processa i loro contenuti, e sfrutta un agente AI per generare un file llms.txt ottimizzato, adatto per l’addestramento di IA o l’ingestione di conoscenze.

Come funziona il Flusso AI - Convertitore da Sitemap a llms.txt con AI

Flussi

Come funziona il Flusso AI

Visualizza messaggio di benvenuto.: Mostra un messaggio di benvenuto o istruzioni quando la chat viene aperta per guidare l'utente.
L'utente inserisce l'URL della sitemap.: L'utente invia l'URL della sitemap.xml tramite l'interfaccia chat.
Recupera URL e contenuti.: Recupera tutti gli URL dalla sitemap fornita e ne ottiene il contenuto web.
Agente AI converte i contenuti.: Un agente AI analizza i contenuti recuperati, ne determina l'importanza e li struttura nel formato llms.txt.
Output del llms.txt generato.: Mostra all'utente il file llms.txt generato, pronto per il download o un ulteriore utilizzo.

Prompt utilizzati in questo flusso

Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i prompt utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I prompt sono le istruzioni fornite al modello AI per generare risposte o eseguire azioni. Guidano l'AI nella comprensione dell'intento dell'utente e nella generazione di output pertinenti.

Agente AI

Agente AI che formatta sitemap.xml in llms.txt utilizzando un prompt dettagliato ed un esempio, dato il contenuto della pagina web. Prompt personalizzato fornit...

                You are an AI assistant that formats sitemap.xml into llms.txt .
Below is the full text content of a webpage, including the page title and body.
Your task:
- Identify the title (either from the first line or a heading).
- convert the content of the xml sitemap into an llms.txt SIMILAR TO THE EXAMPLE GIVEN BELOW.
-YOU CAN DECIDE WHICH PAGES ARE MORE IMPORTANT AND PUT THEM AT THE START AND OTHER THINGS LIKE CATEGORIES AND TAGS CAN COME AND THE VERY END.
this is an example from langfuse:

**example of llms.txt**

**YOUR OUTPUT SHOULD LOOK AND HAVE A VERY SIMILAR FORMAT TO SOMETHING LIKE THE EXAMPLE ABOVE.**

Componenti utilizzati in questo flusso

Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i componenti utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I componenti sono gli elementi costitutivi di ogni Flusso AI. Ti permettono di creare interazioni complesse e automatizzare attività collegando varie funzionalità. Ogni componente serve a uno scopo specifico, come la gestione dell'input dell'utente, l'elaborazione dei dati o l'integrazione con servizi esterni.

Trigger Apertura Chat

Il componente Trigger Apertura Chat rileva quando inizia una sessione di chat, permettendo ai workflow di rispondere istantaneamente non appena un utente apre la chat. Avvia i flussi con il messaggio iniziale della chat, rendendolo essenziale per la creazione di chatbot reattivi e interattivi.

Vedi Trigger Apertura Chat

Widget Messaggio

Il componente Widget Messaggio visualizza messaggi personalizzati all'interno del tuo workflow. Ideale per dare il benvenuto agli utenti, fornire istruzioni o mostrare qualsiasi informazione importante, supporta la formattazione Markdown e può essere impostato per apparire solo una volta per sessione.

Vedi Widget Messaggio

Chat Output

Scopri il componente Chat Output in FlowHunt—finalizza le risposte del chatbot con output flessibili e multipli. Essenziale per una conclusione del flusso senza interruzioni e per creare chatbot AI avanzati e interattivi.

Vedi Chat Output

ChatInput

Il componente Chat Input in FlowHunt avvia le interazioni con l’utente acquisendo messaggi dal Playground. Serve come punto di partenza per i flussi, consentendo al workflow di elaborare sia input testuali che basati su file.

URL Retriever

Sblocca i contenuti web nei tuoi flussi di lavoro con il componente URL Retriever. Estrai e processa facilmente testo e metadati da qualsiasi elenco di URL, inclusi articoli web, documenti e altro ancora. Supporta opzioni avanzate come l'OCR per le immagini, l'estrazione selettiva dei metadati e la cache personalizzabile, rendendolo ideale per la creazione di flussi AI ricchi di conoscenza e automazioni.

Vedi URL Retriever

Agente AI

Il componente Agente AI in FlowHunt potenzia i tuoi workflow con capacità decisionali autonome e l'uso di strumenti integrati. Sfrutta grandi modelli linguistici e si connette a vari strumenti per risolvere compiti, seguire obiettivi e fornire risposte intelligenti. Ideale per costruire automazioni avanzate e soluzioni AI interattive.

Componente GoogleSearch

Il componente GoogleSearch di FlowHunt migliora l'accuratezza dei chatbot utilizzando la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per accedere a conoscenze aggiornate da Google. Controlla i risultati con opzioni come lingua, paese e prefissi di query per ottenere output precisi e pertinenti.

Vedi Componente GoogleSearch

Descrizione del flusso

Scopo e benefici

Questo workflow automatizza il processo di conversione del sitemap.xml di un sito web in un formato llms.txt strutturato e ottimizzato per l’IA. Il flusso sfrutta agenti AI e strumenti di recupero per semplificare la preparazione dei contenuti del tuo sito per l’uso in modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e altre applicazioni di intelligenza artificiale. Di seguito una panoramica dettagliata dei passaggi e dei componenti.

1. Esperienza utente & punto di ingresso

Messaggio di benvenuto all’apertura della chat
Quando un utente apre la chat, un widget mostra un messaggio amichevole:
🗂️ Inserisci qui sotto l’URL della tua sitemap.xml!
La convertirò in un formato llms.txt pulito, perfetto per l’addestramento di modelli AI 🤖📄
Questo imposta aspettative chiare e guida l’utente a fornire l’input corretto.

2. Gestione dell’input utente

Nodo di input chat
L’utente incolla l’URL del suo file sitemap.xml nell’interfaccia chat.
Avvio del workflow
L’URL inserito viene automaticamente passato allo step successivo per l’elaborazione.

3. Recupero e processamento degli URL della sitemap

URL Retriever (principale)
Il workflow utilizza un nodo di recupero contenuti URL per:
- Prelevare il contenuto dall’URL sitemap.xml fornito.
- Applicare strategie di estrazione (es. estrazione da titoli, paragrafi).
- Caching dei risultati per efficienza.
- Limitare i contenuti tramite strategie di token e header (es. inizio da H1, salta l’ultimo header).
- Opzionalmente processare metadati (come dati di prodotto).
Impostazioni avanzate
- Gestisce fino a 300.000 token per documento.
- Può includere contenuti da vari elementi HTML (H1–H6, paragrafi).
- Supporta whitelist rigorose, caching (2 settimane) e strategie di caricamento.
- Può integrare OCR per contenuti basati su immagini (disabilitato di default).

4. Arricchimento tramite conoscenza esterna

Strumento Google Search
L’agente AI è dotato di uno strumento Google Search che gli permette di:
- Cercare contesto aggiuntivo o documentazione correlata se necessario.
- Limitare i risultati (default: 3), specificare paese/lingua.
- Utilizzare risultati in cache per efficienza.
URL Retriever secondario
Un ulteriore nodo retriever può essere configurato per ottenere contenuti dagli URL trovati tramite Google Search, arricchendo ulteriormente la base conoscitiva dell’agente AI se richiesto.

5. Agente AI per la conversione dei contenuti

Nodo Agente AI
Il cuore del workflow è un agente AI configurato come segue:
- Obiettivo:
  Trasformare i contenuti della sitemap.xml in un llms.txt ben strutturato seguendo un esempio fornito.
- Backstory & Ruolo:
  L’agente è presentato come uno specialista nella generazione di file llms.txt.
- Strumenti:
  Utilizza sia Google Search che URL Retriever per accedere a contenuti del sito e del web.
- Operatività:
  L’agente:
  - Legge tutti i contenuti delle pagine recuperate.
  - Identifica il titolo e la struttura.
  - Decide quali pagine sono più importanti, elencandole per prime.
  - Inserisce pagine meno rilevanti (es. categorie, tag) alla fine.
  - Segue un formato rigoroso per garantire che l’output sia conforme ai requisiti di ingestion di llms.txt per LLM.

6. Output e feedback all’utente

Nodo di output chat
L’output formattato dall’agente AI (il contenuto llms.txt) viene mostrato all’utente in chat, pronto per essere utilizzato per addestramento AI o ingestion.

Struttura del workflow (panoramica dei processi)

Step	Componente	Scopo
1	Chat Opened Trigger	Mostra messaggio di benvenuto/istruzioni
2	Message Widget	Guida l’utente a inserire l’URL della sitemap.xml
3	Chat Input	Riceve l’URL della sitemap.xml dall’utente
4	URL Retriever	Recupera e analizza URL/contenuti dalla sitemap
5	Google Search Tool	(Opzionale) Trova contesto aggiuntivo per le pagine
6	URL Retriever (Google)	(Opzionale) Recupera contenuti dagli URL trovati con Google
7	AI Agent	Converte tutti i dati delle pagine in llms.txt formattato
8	Chat Output	Presenta il llms.txt formattato all’utente

Perché questo workflow è utile?

Scalabilità:
Automatizza un processo manuale dispendioso in termini di tempo, consentendo di convertire qualsiasi sitemap in un formato utilizzabile per LLM senza competenze tecniche.
Qualità e coerenza:
Garantisce che l’output rispetti un formato rigoroso, migliorando la qualità dei dati per l’addestramento AI.
Estendibilità:
Personalizzabile per includere fonti di conoscenza aggiuntive o applicare logiche di estrazione più avanzate.
Efficienza:
Integra caching e limiti di token per gestire anche siti di grandi dimensioni in modo rapido e affidabile.
Decisioni guidate dall’IA:
L’agente può prioritizzare le pagine importanti e strutturare l’output in modo intelligente—un compito che sarebbe noioso o soggetto a errori se svolto manualmente.

Esempi d’uso

Preparare l’intero sito come documento unico e ben strutturato per l’ingestione AI.
Automatizzare la cura dei contenuti per knowledge base o sistemi di documentazione.
Scalare la creazione di dataset per il fine-tuning di LLM con contenuti specifici di dominio.

Questo workflow rende facile, veloce e affidabile la conversione delle sitemap dei siti web in file di testo ottimizzati per l’IA, risparmiando ore di lavoro manuale e garantendo che i tuoi modelli AI ricevano input di qualità e strutturati.

Costruiamo il tuo team AI

Aiutiamo aziende come la tua a sviluppare chatbot intelligenti, server MCP, strumenti AI o altri tipi di automazione AI per sostituire l'uomo in compiti ripetitivi nella tua organizzazione.

Pianifica una demo Provalo ora