llms.txt

Czym jest llms.txt?

Plik llms.txt to standaryzowany plik tekstowy w formacie Markdown zaprojektowany, aby ulepszyć sposób, w jaki Duże Modele Językowe (LLM) uzyskują dostęp, rozumieją i przetwarzają informacje ze stron internetowych. Umieszczony w katalogu głównym witryny (np. /llms.txt), pełni rolę wyselekcjonowanego indeksu, który dostarcza uporządkowane i podsumowane treści specjalnie zoptymalizowane do maszynowego przetwarzania podczas wnioskowania. Jego głównym celem jest ominięcie złożoności tradycyjnej zawartości HTML—takiej jak menu nawigacyjne, reklamy czy JavaScript—przez prezentację przejrzystych, czytelnych zarówno dla ludzi, jak i maszyn danych.

W przeciwieństwie do innych standardów internetowych, takich jak robots.txt czy sitemap.xml, llms.txt jest stworzony specjalnie dla silników rozumowania, takich jak ChatGPT, Claude czy Google Gemini, a nie dla wyszukiwarek. Pomaga systemom AI pobierać jedynie najbardziej istotne i wartościowe informacje w ramach ograniczeń ich okien kontekstowych, które zazwyczaj są zbyt małe, by objąć całą zawartość strony.

Geneza llms.txt

Koncepcja została zaproponowana przez Jeremy’ego Howarda, współzałożyciela Answer.AI, we wrześniu 2024 roku. Powstała jako rozwiązanie problemu nieefektywności, z jakimi LLM mierzą się podczas interakcji ze złożonymi stronami www. Tradycyjne metody przetwarzania stron HTML często prowadzą do marnowania zasobów obliczeniowych i błędnej interpretacji treści. Dzięki stworzeniu standardu, jakim jest llms.txt, właściciele witryn mogą zapewnić, że ich treści będą analizowane przez AI dokładnie i skutecznie.

Jak używać llms.txt?

Plik llms.txt spełnia kilka praktycznych funkcji, głównie w obszarze sztucznej inteligencji i interakcji napędzanych przez LLM. Jego uporządkowany format umożliwia wydajne pobieranie i przetwarzanie treści witryny przez LLM, pokonując ograniczenia wielkości okna kontekstowego oraz wydajności przetwarzania.

Struktura pliku llms.txt

Plik llms.txt opiera się na określonym schemacie Markdown, zapewniającym kompatybilność zarówno dla ludzi, jak i maszyn. Struktura obejmuje:

1. Nagłówek H1: Tytuł strony lub projektu.
2. Podsumowanie w bloku cytatu: Krótki opis lub streszczenie celu i kluczowych cech strony.
3. Szczegółowe sekcje: Dowolne sekcje (np. akapity, listy) z dodatkowymi informacjami lub kluczowymi szczegółami.
4. Listy zasobów oddzielone H2: Skategoryzowane linki do ważnych zasobów, takich jak dokumentacja, API czy zewnętrzne odniesienia. Każdy link może zawierać krótki opis zawartości.
5. Sekcja opcjonalna (## Optional): Zarezerwowana na zasoby drugorzędne, które można pominąć, by zaoszczędzić miejsce w oknie kontekstowym LLM.

Przykład:

# Example Website  
> Platforma do dzielenia się wiedzą i zasobami na temat sztucznej inteligencji.  

## Dokumentacja  
- [Przewodnik szybkiego startu](https://example.com/docs/quickstart.md): Przyjazny początkującemu przewodnik.  
- [API Reference](https://example.com/docs/api.md): Szczegółowa dokumentacja API.  

## Zasady  
- [Regulamin](https://example.com/terms.md): Wytyczne prawne korzystania z platformy.  
- [Polityka prywatności](https://example.com/privacy.md): Informacje o przetwarzaniu danych i prywatności użytkowników.  

## Optional  
- [Historia firmy](https://example.com/history.md): Oś czasu najważniejszych wydarzeń i osiągnięć.

Kluczowe cechy

• Nawigacja czytelna dla AI: Zapewnia uproszczony widok struktury strony, ułatwiając LLM odnalezienie istotnych treści.
• Format Markdown: Gwarantuje czytelność dla ludzi i łatwość programistycznego parsowania za pomocą narzędzi, parserów czy regex.
• Optymalizacja kontekstu: Pomaga LLM priorytetyzować wartościowe treści przez wykluczenie zbędnych elementów, takich jak reklamy czy JavaScript.

Zastosowania

1. Dokumentacja techniczna: Deweloperzy mogą linkować referencje API, przewodniki szybkiego startu i inne zasoby techniczne, by wspierać asystentów kodowania, takich jak GitHub Copilot czy Codeium.
2. E-commerce: Sklepy internetowe mogą kierować systemy AI do taksonomii produktów, zasad zwrotów, przewodników po rozmiarach.
3. Edukacja: Uczelnie mogą wyróżnić sylabusy, harmonogramy i zasady rekrutacji dla asystentów AI wspierających studentów.
4. FAQ firmowe: Przedsiębiorstwa mogą usprawnić wsparcie klienta, linkując FAQ, przewodniki rozwiązywania problemów i dokumenty polityk.

Przykłady zastosowania llms.txt

1. FastHTML

FastHTML, biblioteka Pythona do budowania serwerowych aplikacji webowych, wykorzystuje llms.txt do uproszczenia dostępu do dokumentacji. Plik zawiera linki do przewodników szybkiego startu, referencji HTMX oraz przykładowych aplikacji, zapewniając programistom szybkie odnalezienie potrzebnych zasobów.

Fragment przykładu:

# FastHTML  
> Biblioteka Pythona do tworzenia serwerowych aplikacji hipermedialnych.  

## Dokumentacja  
- [Szybki start](https://fastht.ml/docs/quickstart.md): Przegląd kluczowych funkcji.  
- [HTMX Reference](https://github.com/bigskysoftware/htmx/blob/master/www/content/reference.md): Pełna lista atrybutów i metod HTMX.  

2. Nike (Przykład hipotetyczny)

Firma e-commerce taka jak Nike mogłaby wykorzystać plik llms.txt, by udostępnić systemom AI informacje o liniach produktów, inicjatywach zrównoważonego rozwoju i zasadach obsługi klienta.

Fragment przykładu:

# Nike  
> Światowy lider w branży obuwia i odzieży sportowej, kładący nacisk na zrównoważony rozwój i innowacje.  

## Linie produktów  
- [Buty do biegania](https://nike.com/products/running.md): Szczegóły technologii React foam i Vaporweave.  
- [Inicjatywy zrównoważonego rozwoju](https://nike.com/sustainability.md): Cele na rok 2025 i ekologiczne materiały.  

## Obsługa klienta  
- [Polityka zwrotów](https://nike.com/returns.md): 60-dniowe okno zwrotu i wyjątki.  
- [Przewodniki po rozmiarach](https://nike.com/sizing.md): Tabele rozmiarów obuwia i odzieży.

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

Porównanie

Choć wszystkie trzy standardy powstały z myślą o wsparciu systemów automatycznych, ich cele i odbiorcy znacznie się różnią.

• llms.txt:

  • Odbiorcy: Duże Modele Językowe (np. ChatGPT, Claude, Google Gemini).
  • Cel: Dostarczenie wyselekcjonowanych, zoptymalizowanych pod kontekst treści do wnioskowania.
  • Format: Markdown.
  • Zastosowanie: Interakcje i silniki rozumowania AI.

• robots.txt:

  • Odbiorcy: Boty wyszukiwarek.
  • Cel: Kontrola zachowania indeksowania i crawl’owania.
  • Format: Zwykły tekst.
  • Zastosowanie: SEO i zarządzanie dostępem.

• sitemap.xml:

  • Odbiorcy: Wyszukiwarki.
  • Cel: Lista wszystkich stron możliwych do zaindeksowania.
  • Format: XML.
  • Zastosowanie: SEO i odkrywanie treści.

Kluczowe zalety llms.txt

1. Optymalizacja pod AI: W odróżnieniu od robots.txt i sitemap.xml, llms.txt jest tworzony z myślą o silnikach rozumowania, a nie tradycyjnych wyszukiwarkach.
2. Redukcja szumu: Skupia się wyłącznie na wartościowych, możliwych do odczytu przez maszynę treściach, pomijając zbędne elementy, takie jak reklamy czy menu nawigacyjne.
3. Integracja z Markdown: Ułatwia parsowanie i przetwarzanie dzięki formatowi przyjaznemu LLM.

Integracja i narzędzia

Tworzenie pliku llms.txt

• Tworzenie ręczne: Użyj edytora tekstu do napisania pliku w formacie Markdown.
• Narzędzia automatyczne:
  • Mintlify: Automatycznie generuje llms.txt i llms-full.txt dla dokumentacji hostowanej.
  • Firecrawl Generator: Przeszukuje Twoją stronę i tworzy llms.txt.

Hostowanie i walidacja

• Umieść plik w katalogu głównym strony (np. https://example.com/llms.txt).
• Zweryfikuj plik, korzystając z narzędzi takich jak llms_txt2ctx, by upewnić się o zgodności ze standardem.

Integracja z systemami AI

• Bezpośrednie przesyłanie: Niektóre narzędzia AI pozwalają na bezpośrednie przesyłanie plików llms.txt lub llms-full.txt (np. Claude lub ChatGPT).
• Frameworki: Użyj narzędzi takich jak LangChain czy LlamaIndex, aby zintegrować plik w workflow retrieval-augmented generation.

Wyzwania i uwagi

1. Adopcja przez dużych dostawców LLM: Choć llms.txt zyskuje popularność wśród deweloperów i mniejszych platform, nie jest jeszcze oficjalnie wspierany przez takich gigantów jak OpenAI czy Google.
2. Utrzymanie: Plik musi być regularnie aktualizowany, by odzwierciedlał zmiany w strukturze czy treści strony.
3. Ograniczenia okna kontekstowego: Przy obszernej dokumentacji plik llms-full.txt może przekroczyć rozmiar okna kontekstowego niektórych LLM.

Pomimo tych wyzwań, llms.txt stanowi nowoczesne, perspektywiczne podejście do optymalizacji treści dla systemów AI. Przyjmując ten standard, organizacje mogą zapewnić swoim treściom dostępność, precyzję i priorytet w świecie zorientowanym na AI.

Badania: Duże Modele Językowe (LLM)

Duże Modele Językowe (LLM) stały się dominującą technologią przetwarzania języka naturalnego, napędzając aplikacje takie jak chatboty, moderacja treści czy wyszukiwarki. W pracy “Zagubieni w tłumaczeniu: Duże Modele Językowe w analizie treści nieanglojęzycznych” autorstwa Nicholas i Bhatia (2023) autorzy przedstawiają jasne techniczne wyjaśnienie działania LLM, wskazując na lukę dostępności danych między językiem angielskim a innymi oraz opisują wysiłki podejmowane w rozwoju modeli wielojęzycznych. Artykuł szczegółowo omawia wyzwania związane z analizą treści przy użyciu LLM w kontekstach wielojęzycznych i zawiera rekomendacje dla badaczy, firm i decydentów dotyczące wdrażania i rozwoju LLM. Autorzy podkreślają, że mimo postępów nadal istnieją istotne ograniczenia dla języków innych niż angielski. Przeczytaj artykuł

Artykuł “Cedille: Duży autoregresyjny francuski model językowy” autorstwa Müller i Laurent (2022) przedstawia Cedille, dużą otwartoźródłową architekturę przeznaczoną dla języka francuskiego. Cedille jest open source i wykazuje lepsze wyniki w testach zero-shot w języku francuskim niż istniejące modele, nawet dorównując GPT-3 w kilku zadaniach. Badanie ocenia także bezpieczeństwo Cedille, pokazując poprawę toksyczności dzięki starannemu filtrowaniu danych. Praca ta podkreśla znaczenie i wpływ rozwoju LLM zoptymalizowanych dla konkretnych języków oraz potrzebę tworzenia zasobów dedykowanych konkretnym językom. Przeczytaj artykuł

W pracy “Jak dobrze radzą sobie komercyjne Duże Modele Językowe z językami afrykańskimi?” autorstwa Ojo i Ogueji (2023) autorzy oceniają wydajność komercyjnych LLM w tłumaczeniu i klasyfikacji tekstów w językach afrykańskich. Wyniki wskazują, że modele te generalnie osiągają słabe wyniki w przypadku języków afrykańskich, lepiej radząc sobie z klasyfikacją niż tłumaczeniem. Analiza obejmuje osiem języków afrykańskich z różnych rodzin i regionów. Autorzy apelują o większą reprezentację języków afrykańskich w komercyjnych LLM, ze względu na rosnące ich wykorzystanie. Badanie to podkreśla obecne niedostatki i potrzebę bardziej inkluzywnego rozwoju modeli językowych. Przeczytaj artykuł

“Goldfish: Jednojęzyczne modele językowe dla 350 języków” autorstwa Chang i in. (2024) bada wydajność modeli jednojęzycznych w porównaniu do wielojęzycznych dla języków niskozasobowych. Badania pokazują, że duże modele wielojęzyczne często wypadają gorzej niż proste modele bigramowe w przypadku wielu języków, mierzone przez FLORES perplexity. Goldfish wprowadza modele jednojęzyczne trenowane dla 350 języków, znacząco poprawiając wydajność w przypadku języków niskozasobowych. Autorzy apelują o bardziej celowany rozwój modeli dla języków słabiej reprezentowanych. Praca ta wnosi cenny wkład w rozpoznanie ograniczeń obecnych modeli wielojęzycznych i potencjału alternatyw jednojęzycznych. Przeczytaj artykuł