llms.txt este un fișier Markdown care simplifică conținutul website-ului pentru LLM-uri, îmbunătățind interacțiunile AI prin furnizarea unui index structurat, lizibil pentru mașini.
Fișierul llms.txt este un fișier text standardizat în format Markdown conceput pentru a îmbunătăți modul în care Modelele Lingvistice Mari (LLM) accesează, înțeleg și procesează informațiile de pe website-uri. Găzduit la rădăcina unui website (de exemplu, /llms.txt), acest fișier acționează ca un index selectat care oferă conținut structurat și sumarizat, optimizat special pentru consumul automat în timpul inferenței. Principalul său scop este să evite complexitățile conținutului HTML tradițional—precum meniuri de navigare, reclame și JavaScript—prezentând date clare, ușor de citit atât de către oameni, cât și de mașini.
Spre deosebire de alte standarde web precum robots.txt sau sitemap.xml, llms.txt este adaptat explicit pentru motoarele de raționament, precum ChatGPT, Claude sau Google Gemini, nu pentru motoarele de căutare. Acesta ajută sistemele AI să preia doar cele mai relevante și valoroase informații, respectând limitele ferestrelor de context, care de multe ori sunt prea mici pentru întregul conținut al unui website.
Conceptul a fost propus de Jeremy Howard, co-fondator Answer.AI, în septembrie 2024. A apărut ca o soluție la ineficiențele întâmpinate de LLM-uri atunci când interacționează cu website-uri complexe. Metodele tradiționale de procesare a paginilor HTML duc deseori la risipă de resurse computaționale și interpretare greșită a conținutului. Prin crearea unui standard precum llms.txt, proprietarii de website-uri pot asigura că informațiile lor sunt analizate corect și eficient de sistemele AI.
Fișierul llms.txt are mai multe scopuri practice, în principal în domeniul inteligenței artificiale și al interacțiunilor asistate de LLM-uri. Formatul său structurat permite recuperarea și procesarea eficientă a conținutului de pe website-uri de către LLM-uri, depășind limitările dimensiunii ferestrei de context și ale eficienței procesării.
Fișierul llms.txt urmează o schemă specifică bazată pe Markdown pentru a asigura compatibilitatea atât cu oamenii, cât și cu mașinile. Structura include:
Exemplu:
# Website Exemplu
> O platformă pentru partajarea cunoștințelor și resurselor despre inteligența artificială.
## Documentație
- [Ghid de pornire rapidă](https://example.com/docs/quickstart.md): Un ghid prietenos pentru începători.
- [Referință API](https://example.com/docs/api.md): Documentație API detaliată.
## Politici
- [Termeni de utilizare](https://example.com/terms.md): Ghiduri legale pentru utilizarea platformei.
- [Politica de confidențialitate](https://example.com/privacy.md): Informații despre gestionarea datelor și confidențialitatea utilizatorului.
## Optional
- [Istoricul companiei](https://example.com/history.md): O cronologie a principalelor realizări.
llms.txt pentru a direcționa sistemele AI către taxonomiile de produse, politicile de retur și ghidurile de mărimi.FastHTML, o bibliotecă Python pentru construirea de aplicații web server-rendered, folosește llms.txt pentru a simplifica accesul la documentația sa. Fișierul include linkuri către ghiduri de pornire rapidă, referințe HTMX și aplicații exemplu, asigurând ca dezvoltatorii pot accesa rapid resursele specifice.
Fragment exemplu:
# FastHTML
> O bibliotecă Python pentru crearea de aplicații hipermediale server-rendered.
## Docs
- [Pornire rapidă](https://fastht.ml/docs/quickstart.md): Prezentare a principalelor funcționalități.
- [Referință HTMX](https://github.com/bigskysoftware/htmx/blob/master/www/content/reference.md): Toate atributele și metodele HTMX.
Un gigant e-commerce precum Nike ar putea folosi un fișier llms.txt pentru a oferi sistemelor AI informații despre liniile de produse, inițiativele de sustenabilitate și politicile de suport clienți.
Fragment exemplu:
# Nike
> Lider global în încălțăminte și îmbrăcăminte sport, cu accent pe sustenabilitate și inovație.
## Linii de produse
- [Încălțăminte pentru alergare](https://nike.com/products/running.md): Detalii despre tehnologiile React foam și Vaporweave.
- [Inițiative de sustenabilitate](https://nike.com/sustainability.md): Obiective pentru 2025 și materiale ecologice.
## Suport clienți
- [Politica de retur](https://nike.com/returns.md): Fereastră de retur de 60 de zile și excepții.
- [Ghiduri de mărimi](https://nike.com/sizing.md): Tabele pentru mărimi la încălțăminte și îmbrăcăminte.
Deși toate cele trei standarde sunt concepute pentru a ajuta sistemele automate, scopurile și publicul țintă diferă semnificativ.
llms.txt:
robots.txt:
sitemap.xml:
robots.txt și sitemap.xml, llms.txt este conceput pentru motoare de raționament, nu pentru motoare de căutare tradiționale.llms.txt și llms-full.txt pentru documentații găzduite.llms.txt.https://example.com/llms.txt).llms_txt2ctx pentru a asigura conformitatea cu standardul.llms.txt sau llms-full.txt direct (de exemplu, Claude sau ChatGPT).llms.txt a câștigat popularitate în rândul dezvoltatorilor și platformelor mici, nu este încă susținut oficial de furnizori mari precum OpenAI sau Google.llms-full.txt poate depăși dimensiunea ferestrei de context a unor LLM-uri.În ciuda acestor provocări, llms.txt reprezintă o abordare orientată spre viitor pentru optimizarea conținutului destinat sistemelor AI. Adoptând acest standard, organizațiile pot asigura că informațiile lor sunt accesibile, exacte și prioritizate într-o lume AI-first.
Cercetare: Modele Lingvistice Mari (LLM-uri)
Modelele Lingvistice Mari (LLM-uri) au devenit o tehnologie dominantă pentru procesarea limbajului natural, alimentând aplicații precum chatboți, moderarea conținutului și motoarele de căutare. În „Pierdut în traducere: Modelele Lingvistice Mari în analiza conținutului non-englez” de Nicholas și Bhatia (2023), autorii oferă o explicație tehnică clară a modului în care funcționează LLM-urile, evidențiind decalajul de date între engleză și alte limbi și discutând eforturile de reducere a acestui decalaj prin modele multilingve. Lucrarea detaliază provocările analizei de conținut cu LLM-uri, în special pentru contexte multilingve, și oferă recomandări pentru cercetători, companii și factori de decizie privind implementarea și dezvoltarea LLM-urilor. Autorii subliniază că, deși s-au realizat progrese, există încă limitări semnificative pentru limbile non-engleze. Citește lucrarea
Lucrarea „Cedille: Un model lingvistic francez autoregresiv de mari dimensiuni” de Müller și Laurent (2022) prezintă Cedille, un model lingvistic francez la scară largă. Cedille este open source și demonstrează performanțe superioare pe benchmark-uri de tip zero-shot în franceză comparativ cu modelele existente, rivalizând chiar cu GPT-3 pentru mai multe sarcini. Studiul evaluează și siguranța Cedille, evidențiind îmbunătățiri ale toxicității prin filtrarea atentă a dataset-ului. Această lucrare evidențiază importanța și impactul dezvoltării LLM-urilor optimizate pentru limbi specifice. Lucrarea subliniază nevoia de resurse lingvistice specifice în peisajul LLM. Citește lucrarea
În „Cât de bune sunt Modelele Lingvistice Mari comerciale pe limbile africane?” de Ojo și Ogueji (2023), autorii evaluează performanța LLM-urilor comerciale pe limbile africane pentru sarcini de traducere și clasificare de text. Concluziile arată că aceste modele au performanțe slabe pe limbile africane, cu rezultate mai bune la clasificare decât la traducere. Analiza acoperă opt limbi africane din diferite familii și regiuni. Autorii solicită o reprezentare mai mare a limbilor africane în LLM-urile comerciale, având în vedere adoptarea lor în creștere. Studiul evidențiază lipsurile actuale și necesitatea dezvoltării de modele lingvistice mai incluzive. Citește lucrarea
„Goldfish: Modele lingvistice monolingve pentru 350 de limbi” de Chang et al. (2024) investighează performanța modelelor monolingve versus multilingve pentru limbile cu resurse reduse. Cercetarea arată că modelele multilingve mari au performanțe adesea sub cele ale unor simple modele bigram pentru multe limbi, măsurate prin perplexitatea FLORES. Goldfish introduce modele monolingve antrenate pentru 350 de limbi, îmbunătățind semnificativ performanțele pentru limbile cu resurse reduse. Autorii susțin dezvoltarea unor modele țintite pentru limbile mai puțin reprezentate. Această lucrare aduce perspective valoroase asupra limitărilor LLM-urilor multilingve actuale și potențialului alternativelor monolingve. Citește lucrarea
llms.txt este un fișier Markdown standardizat găzduit la rădăcina unui website (de exemplu, /llms.txt) care oferă un index selectat de conținut optimizat pentru Modele Lingvistice Mari, permițând interacțiuni eficiente bazate pe AI.
Spre deosebire de robots.txt (pentru crawlerele motoarelor de căutare) sau sitemap.xml (pentru indexare), llms.txt este conceput pentru LLM-uri, oferind o structură simplificată bazată pe Markdown pentru a prioritiza conținutul de valoare pentru raționamentul AI.
Include un antet H1 (titlul website-ului), un sumar sub formă de blockquote, secțiuni detaliate pentru context, liste de resurse delimitate cu H2 care conțin linkuri și descrieri, precum și o secțiune opțională pentru resurse secundare.
llms.txt a fost propus de Jeremy Howard, co-fondator Answer.AI, în septembrie 2024 pentru a rezolva ineficiențele modului în care LLM-urile procesează conținutul complex al website-urilor.
llms.txt îmbunătățește eficiența LLM-urilor prin reducerea zgomotului (de exemplu, reclame, JavaScript), optimizarea conținutului pentru ferestrele de context și permiterea unei analize corecte pentru aplicații precum documentație tehnică sau e-commerce.
Poate fi scris manual în Markdown sau generat cu instrumente precum Mintlify sau Firecrawl. Instrumente de validare precum llms_txt2ctx asigură conformitatea cu standardul.
Află cum să implementezi llms.txt cu FlowHunt pentru a-ți pregăti conținutul pentru AI și a îmbunătăți interacțiunea cu Modelele Lingvistice Mari.
Am testat și clasat abilitățile de scriere ale 5 modele populare disponibile în FlowHunt pentru a găsi cel mai bun LLM pentru scriere de conținut.
Generarea de text cu modele lingvistice mari (LLM) se referă la utilizarea avansată a modelelor de învățare automată pentru a produce text asemănător cu cel uma...
Descoperă costurile asociate cu antrenarea și implementarea modelelor lingvistice mari (LLMs) precum GPT-3 și GPT-4, inclusiv cheltuieli pentru calcul, energie ...
