llms.txt

Hva er llms.txt?

Filen llms.txt er en standardisert tekstfil i Markdown-format laget for å forbedre hvordan store språkmodeller (LLM-er) får tilgang til, forstår og prosesserer informasjon fra nettsider. Plassert i rotmappen til et nettsted (f.eks. /llms.txt), fungerer denne filen som en kuratert indeks som gir strukturert og oppsummert innhold, spesifikt optimalisert for maskinell behandling under inferens. Hovedmålet er å omgå kompleksiteten i tradisjonelt HTML-innhold—som navigasjonsmenyer, annonser og JavaScript—ved å presentere tydelige, menneske- og maskinlesbare data.

I motsetning til andre webstandarder som robots.txt eller sitemap.xml, er llms.txt spesielt tilpasset resonnementsmotorer som ChatGPT, Claude eller Google Gemini, fremfor søkemotorer. Den hjelper AI-systemer å hente kun den mest relevante og verdifulle informasjonen innenfor begrensningene til deres kontekstvinduer, som ofte er for små til å håndtere alt innholdet på et nettsted.

Opprinnelsen til llms.txt

Konseptet ble foreslått av Jeremy Howard, medgründer av Answer.AI, i september 2024. Det oppstod som en løsning på ineffektivitetene LLM-er møter ved samhandling med komplekse nettsteder. Tradisjonelle metoder for å prosessere HTML-sider fører ofte til bortkastede datakrefter og feiltolkning av innhold. Ved å lage en standard som llms.txt kan nettsideeierne sikre at innholdet deres blir tolket nøyaktig og effektivt av AI-systemer.

Hvordan brukes llms.txt?

Filen llms.txt har flere praktiske formål, hovedsakelig innen kunstig intelligens og LLM-drevne interaksjoner. Den strukturerte formen muliggjør effektiv henting og prosessering av nettsideinnhold av LLM-er, og overkommer begrensninger i kontekstvindu og prosesseringseffektivitet.

Struktur til en llms.txt-fil

Filen llms.txt følger et spesifikt Markdown-basert skjema for å sikre kompatibilitet med både mennesker og maskiner. Strukturen inkluderer:

1. H1-overskrift: Tittelen på nettstedet eller prosjektet.
2. Blokksitat-oppsummering: En kort beskrivelse eller oppsummering av nettstedets formål og hovedfunksjoner.
3. Detaljerte seksjoner: Frie seksjoner (f.eks. avsnitt eller lister) for ytterligere kontekst eller viktige detaljer.
4. H2-avgrensede ressurslister: Kategoriserte lenker til viktige ressurser, som dokumentasjon, API-er eller eksterne referanser. Hver lenke kan ha en kort beskrivelse av innholdet.
5. Valgfri seksjon (## Optional): Reservert for sekundære ressurser som kan utelates for å spare plass i LLM-ens kontekstvindu.

Eksempel:

# Eksempelnettsted  
> En plattform for deling av kunnskap og ressurser om kunstig intelligens.  

## Dokumentasjon  
- [Kom i gang-guide](https://example.com/docs/quickstart.md): En nybegynnervennlig guide til å komme i gang.  
- [API-referanse](https://example.com/docs/api.md): Detaljert API-dokumentasjon.  

## Retningslinjer  
- [Vilkår for bruk](https://example.com/terms.md): Juridiske retningslinjer for bruk av plattformen.  
- [Personvernerklæring](https://example.com/privacy.md): Informasjon om databehandling og personvern.  

## Optional  
- [Firmas historie](https://example.com/history.md): En tidslinje over store milepæler og prestasjoner.

Nøkkelfunksjoner

• AI-lesbar navigasjon: Gir en forenklet visning av nettstedets struktur, slik at LLM-er lettere kan identifisere relevant innhold.
• Markdown-format: Sikrer lesbarhet for mennesker samtidig som det tillater programmatisk parsing med verktøy som parser eller regex.
• Kontekstsoptimalisering: Hjelper LLM-er å prioritere verdifullt innhold ved å utelukke unødvendige elementer som annonser eller JavaScript.

Bruksområder

1. Teknisk dokumentasjon: Utviklere kan lenke til API-referanser, kom-i-gang-guider og andre tekniske ressurser for å lette kodeassistenter som GitHub Copilot eller Codeium.
2. Netthandel: Nettbutikker kan bruke llms.txt for å styre AI-systemer til produkttaksonomier, returregler og størrelsesguider.
3. Utdanning: Universiteter kan fremheve kursplaner, timeplaner og opptaksregler for AI-drevne studentassistenter.
4. Bedrifts-FAQ: Bedrifter kan effektivisere kundestøtte ved å lenke til FAQ-er, feilsøkingsguider og policy-dokumenter.

Eksempler på llms.txt i bruk

1. FastHTML

FastHTML, et Python-bibliotek for å bygge server-renderte webapplikasjoner, bruker llms.txt for å forenkle tilgangen til dokumentasjonen. Filen inneholder lenker til kom-i-gang-guider, HTMX-referanser og eksempelsøknader, slik at utviklere raskt kan hente spesifikke ressurser.

Eksempelkode:

# FastHTML  
> Et Python-bibliotek for å lage server-renderte hypermedia-applikasjoner.  

## Docs  
- [Kom i gang](https://fastht.ml/docs/quickstart.md): Oversikt over nøkkelfunksjoner.  
- [HTMX-referanse](https://github.com/bigskysoftware/htmx/blob/master/www/content/reference.md): Full oversikt over HTMX-attributter og metoder.  

2. Nike (Hypotetisk eksempel)

En netthandelsgigant som Nike kan bruke en llms.txt-fil for å gi AI-systemer informasjon om produktlinjer, bærekraftsinitiativer og kundestøttepolicyer.

Eksempelkode:

# Nike  
> Verdensledende innen sportssko og -klær, med fokus på bærekraft og innovasjon.  

## Produktlinjer  
- [Løpesko](https://nike.com/products/running.md): Detaljer om React-skum og Vaporweave-teknologier.  
- [Bærekraftsinitiativer](https://nike.com/sustainability.md): Mål for 2025 og miljøvennlige materialer.  

## Kundestøtte  
- [Returpolicy](https://nike.com/returns.md): 60 dagers returrett og unntak.  
- [Størrelsesguider](https://nike.com/sizing.md): Tabeller for skostørrelser og klær.

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

Sammenligning

Selv om alle tre standardene er laget for å hjelpe automatiserte systemer, er hensikten og målgruppen vesentlig forskjellig.

• llms.txt:

  • Målgruppe: Store språkmodeller (f.eks. ChatGPT, Claude, Google Gemini).
  • Formål: Gir kuratert, kontekstoptimalisert innhold for inferens.
  • Format: Markdown.
  • Bruksområde: AI-drevne interaksjoner og resonnementsmotorer.

• robots.txt:

  • Målgruppe: Søkemotorroboter.
  • Formål: Kontrollerer indeksering og gjennomgang.
  • Format: Ren tekst.
  • Bruksområde: SEO og tilgangskontroll.

• sitemap.xml:

  • Målgruppe: Søkemotorer.
  • Formål: Lister alle indekserbare sider på et nettsted.
  • Format: XML.
  • Bruksområde: SEO og innholdsoppdagelse.

Viktige fordeler med llms.txt

1. AI-spesifikk optimalisering: I motsetning til robots.txt og sitemap.xml er llms.txt laget for resonnementsmotorer, ikke tradisjonelle søkemotorer.
2. Støyreduksjon: Fokuserer kun på verdifullt, maskinlesbart innhold og utelater unødvendige elementer som annonser eller navigasjonsmenyer.
3. Integrasjon med Markdown: Tilpasset LLM-vennlig format for enklere parsing og prosessering.

Integrasjon og verktøy

Lage en llms.txt-fil

• Manuell opprettelse: Bruk en teksteditor for å skrive filen i Markdown-format.
• Automatiserte verktøy:
  • Mintlify: Genererer automatisk llms.txt og llms-full.txt for hostet dokumentasjon.
  • Firecrawl Generator: Skraper nettstedet ditt og lager llms.txt.

Hosting og validering

• Plasser filen i rotmappen til nettstedet ditt (f.eks. https://example.com/llms.txt).
• Valider filen med verktøy som llms_txt2ctx for å sikre samsvar med standarden.

Integrasjon med AI-systemer

• Direkte opplasting: Enkelte AI-verktøy lar brukere laste opp llms.txt eller llms-full.txt direkte (f.eks. Claude eller ChatGPT).
• Rammeverk: Bruk verktøy som LangChain eller LlamaIndex for å integrere filen i retrieval-augmented generation-arbeidsflyter.

Utfordringer og hensyn

1. Adopsjon blant store LLM-leverandører: Selv om llms.txt har fått fotfeste blant utviklere og mindre plattformer, støttes det ennå ikke offisielt av store LLM-leverandører som OpenAI eller Google.
2. Vedlikehold: Filen må oppdateres jevnlig for å gjenspeile endringer i innhold eller struktur.
3. Kontekstvindubegrensning: For omfattende dokumentasjon kan llms-full.txt bli for stor for enkelte LLM-ers kontekstvindu.

Til tross for disse utfordringene representerer llms.txt en fremtidsrettet tilnærming til å optimalisere innhold for AI-drevne systemer. Ved å ta i bruk denne standarden kan organisasjoner sikre at innholdet deres er tilgjengelig, nøyaktig og prioritert i en AI-først-verden.

Forskning: Store språkmodeller (LLM-er)

Store språkmodeller (LLM-er) har blitt en dominerende teknologi innen naturlig språkprosessering, og driver applikasjoner som chatboter, innholdsmoderering og søkemotorer. I “Lost in Translation: Large Language Models in Non-English Content Analysis” av Nicholas og Bhatia (2023) gir forfatterne en tydelig teknisk forklaring på hvordan LLM-er fungerer, belyser datatilgjengelighetsgapet mellom engelsk og andre språk, og diskuterer innsatsen for å bygge bro over dette gapet med flerspråklige modeller. Artikkelen utdyper utfordringer ved innholdsanalyse med LLM-er, spesielt i flerspråklige kontekster, og gir anbefalinger til forskere, selskaper og beslutningstakere om bruk og utvikling av LLM-er. Forfatterne understreker at til tross for fremgang, gjenstår det betydelige begrensninger for ikke-engelske språk. Les artikkelen

Artikkelen “Cedille: A large autoregressive French language model” av Müller og Laurent (2022) introduserer Cedille, en stor fransk-spesifikk språkmodell. Cedille er åpen kildekode og viser overlegen ytelse på franske zero-shot-tester sammenlignet med eksisterende modeller, og rivaliserer til og med GPT-3 for flere oppgaver. Studien vurderer også sikkerheten til Cedille, og viser forbedringer i toksisitet gjennom nøye filtrering av datasett. Dette arbeidet understreker viktigheten og virkningen av å utvikle LLM-er optimalisert for spesifikke språk. Artikkelen fremhever behovet for språkspesifikke ressurser i LLM-landskapet. Les artikkelen

I “How Good are Commercial Large Language Models on African Languages?” av Ojo og Ogueji (2023), vurderer forfatterne kommersielle LLM-ers ytelse på afrikanske språk for både oversettelse og tekstklassifisering. Resultatene viser at disse modellene generelt presterer dårlig på afrikanske språk, med bedre resultater for klassifisering enn oversettelse. Analysen dekker åtte afrikanske språk fra ulike språkfamilier og regioner. Forfatterne etterlyser større representasjon av afrikanske språk i kommersielle LLM-er, gitt økende bruk. Studien fremhever dagens mangler og behovet for mer inkluderende språkteknologi. Les artikkelen

“Goldfish: Monolingual Language Models for 350 Languages” av Chang m.fl. (2024) undersøker ytelsen til enspråklige kontra flerspråklige modeller for lavressursspråk. Forskningen viser at store flerspråklige modeller ofte presterer dårligere enn enkle bigrammodeller for mange språk, målt med FLORES-perpleksitet. Goldfish introduserer enspråklige modeller trent for 350 språk, som gir betydelig bedre ytelse for lavressursspråk. Forfatterne argumenterer for mer målrettet modellutvikling for underrepresenterte språk. Dette arbeidet gir verdifulle innsikter i begrensningene ved nåværende flerspråklige LLM-er og potensialet til enspråklige alternativer. Les artikkelen