llms.txt

llms.txt là gì?

Tệp llms.txt là một tệp văn bản chuẩn hóa ở định dạng Markdown được thiết kế để cải thiện cách các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) truy cập, hiểu và xử lý thông tin từ các website. Được lưu tại thư mục gốc của website (ví dụ: /llms.txt), tệp này đóng vai trò là một chỉ mục chọn lọc trình bày nội dung có cấu trúc và tóm tắt, tối ưu hóa riêng cho việc máy phân tích trong quá trình suy luận. Mục tiêu chính của nó là bỏ qua sự phức tạp của nội dung HTML truyền thống—chẳng hạn như menu điều hướng, quảng cáo, và JavaScript—bằng cách cung cấp dữ liệu rõ ràng, dễ đọc cho cả người và máy.

Khác với các tiêu chuẩn web khác như robots.txt hay sitemap.xml, llms.txt được thiết kế riêng cho các công cụ suy luận như ChatGPT, Claude hoặc Google Gemini, thay vì các công cụ tìm kiếm. Nó giúp hệ thống AI truy xuất chính xác những thông tin liên quan và giá trị nhất trong giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, vốn thường quá nhỏ để xử lý toàn bộ nội dung của một website.

Nguồn gốc của llms.txt

Khái niệm này được Jeremy Howard, đồng sáng lập Answer.AI, đề xuất vào tháng 9 năm 2024. Nó ra đời nhằm giải quyết những bất cập mà LLMs gặp phải khi tương tác với các website phức tạp. Cách xử lý trang HTML truyền thống thường gây lãng phí tài nguyên tính toán và hiểu sai nội dung. Bằng việc xây dựng một chuẩn như llms.txt, chủ sở hữu website có thể đảm bảo nội dung của họ được AI phân tích chính xác và hiệu quả.

llms.txt được sử dụng như thế nào?

Tệp llms.txt phục vụ nhiều mục đích thực tiễn, chủ yếu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các tương tác dựa trên LLM. Định dạng có cấu trúc giúp LLMs truy xuất và xử lý nội dung website hiệu quả, vượt qua giới hạn về kích thước cửa sổ ngữ cảnh và năng suất xử lý.

Cấu trúc của tệp llms.txt

Tệp llms.txt tuân theo một lược đồ dựa trên Markdown để đảm bảo tương thích với cả người dùng lẫn máy móc. Cấu trúc gồm:

1. Tiêu đề H1: Tiêu đề của website hoặc dự án.
2. Tóm tắt Blockquote: Mô tả ngắn gọn về mục đích và tính năng chính của website.
3. Các phần chi tiết: Các đoạn văn tự do hoặc danh sách để cung cấp thêm ngữ cảnh hoặc thông tin quan trọng.
4. Danh sách tài nguyên phân chia theo H2: Các liên kết được phân loại tới tài nguyên quan trọng như tài liệu, API hoặc tham khảo ngoài. Mỗi liên kết có thể kèm theo mô tả ngắn về nội dung.
5. Phần tùy chọn (## Optional): Dành cho các tài nguyên phụ có thể bỏ qua để tiết kiệm không gian cửa sổ ngữ cảnh của LLM.

Ví dụ:

# Website Ví Dụ  
> Nền tảng chia sẻ kiến thức và tài nguyên về trí tuệ nhân tạo.  

## Tài liệu  
- [Hướng dẫn Nhanh](https://example.com/docs/quickstart.md): Hướng dẫn dễ hiểu cho người mới bắt đầu.  
- [Tham khảo API](https://example.com/docs/api.md): Tài liệu API chi tiết.  

## Chính Sách  
- [Điều Khoản Dịch Vụ](https://example.com/terms.md): Nguyên tắc pháp lý khi sử dụng nền tảng.  
- [Chính Sách Quyền Riêng Tư](https://example.com/privacy.md): Thông tin về quyền riêng tư và xử lý dữ liệu người dùng.  

## Optional  
- [Lịch Sử Công Ty](https://example.com/history.md): Mốc thời gian các thành tựu quan trọng.

Đặc điểm nổi bật

• Điều hướng thân thiện với AI: Cung cấp cái nhìn đơn giản hóa về cấu trúc website, giúp LLMs dễ dàng xác định nội dung liên quan.
• Định dạng Markdown: Đảm bảo dễ đọc với con người đồng thời hỗ trợ phân tích tự động bằng các công cụ như parser hoặc regex.
• Tối ưu hóa ngữ cảnh: Giúp LLMs ưu tiên nội dung giá trị cao bằng cách loại trừ các yếu tố không cần thiết như quảng cáo hoặc JavaScript.

Trường hợp sử dụng

1. Tài liệu kỹ thuật: Nhà phát triển có thể liên kết tài liệu API, hướng dẫn nhanh và các tài nguyên kỹ thuật khác để hỗ trợ các trợ lý lập trình như GitHub Copilot hoặc Codeium.
2. Thương mại điện tử: Nhà bán lẻ trực tuyến có thể dùng llms.txt để hướng AI tới phân loại sản phẩm, chính sách đổi trả và hướng dẫn chọn size.
3. Giáo dục: Trường đại học có thể làm nổi bật đề cương, lịch học và chính sách tuyển sinh cho các trợ lý sinh viên do AI điều khiển.
4. FAQ doanh nghiệp: Doanh nghiệp có thể tối ưu hỗ trợ khách hàng bằng cách liên kết đến FAQ, hướng dẫn giải quyết sự cố và tài liệu chính sách.

Ví dụ llms.txt thực tế

1. FastHTML

FastHTML, một thư viện Python xây dựng ứng dụng web render phía máy chủ, sử dụng llms.txt để đơn giản hóa truy cập tài liệu. Tệp của họ bao gồm liên kết đến hướng dẫn nhanh, tài liệu tham khảo HTMX và ứng dụng mẫu, giúp lập trình viên nhanh chóng truy xuất tài nguyên cụ thể.

Ví dụ đoạn trích:

# FastHTML  
> Thư viện Python tạo ứng dụng hypermedia render phía máy chủ.  

## Tài liệu  
- [Hướng dẫn Nhanh](https://fastht.ml/docs/quickstart.md): Tổng quan các tính năng chính.  
- [Tham khảo HTMX](https://github.com/bigskysoftware/htmx/blob/master/www/content/reference.md): Thuộc tính và phương thức HTMX đầy đủ.  

2. Nike (Ví dụ giả định)

Một tập đoàn thương mại điện tử lớn như Nike có thể sử dụng tệp llms.txt để cung cấp cho hệ thống AI thông tin về dòng sản phẩm, sáng kiến bền vững và chính sách hỗ trợ khách hàng.

Ví dụ đoạn trích:

# Nike  
> Dẫn đầu toàn cầu về giày dép và trang phục thể thao, nhấn mạnh tính bền vững và đổi mới.  

## Dòng Sản Phẩm  
- [Giày chạy bộ](https://nike.com/products/running.md): Chi tiết về công nghệ React foam và Vaporweave.  
- [Sáng kiến bền vững](https://nike.com/sustainability.md): Mục tiêu năm 2025 và vật liệu thân thiện với môi trường.  

## Hỗ Trợ Khách Hàng  
- [Chính sách đổi trả](https://nike.com/returns.md): Thời gian đổi trả 60 ngày và các ngoại lệ.  
- [Hướng dẫn chọn size](https://nike.com/sizing.md): Bảng chọn size giày dép và trang phục.

So sánh llms.txt, Robots.txt, và Sitemap.xml

So sánh

Mặc dù cả ba tiêu chuẩn đều hỗ trợ hệ thống tự động, mục đích và đối tượng sử dụng của chúng lại rất khác biệt.

• llms.txt:

  • Đối tượng: Mô hình ngôn ngữ lớn (ví dụ: ChatGPT, Claude, Google Gemini).
  • Mục đích: Cung cấp nội dung chọn lọc, tối ưu cho suy luận.
  • Định dạng: Markdown.
  • Trường hợp sử dụng: Tương tác AI và công cụ suy luận.

• robots.txt:

  • Đối tượng: Bot thu thập dữ liệu của công cụ tìm kiếm.
  • Mục đích: Kiểm soát hành vi thu thập và lập chỉ mục.
  • Định dạng: Văn bản thuần.
  • Trường hợp sử dụng: SEO và quản lý truy cập.

• sitemap.xml:

  • Đối tượng: Công cụ tìm kiếm.
  • Mục đích: Liệt kê tất cả các trang có thể lập chỉ mục.
  • Định dạng: XML.
  • Trường hợp sử dụng: SEO và khám phá nội dung.

Ưu điểm nổi bật của llms.txt

1. Tối ưu hóa riêng cho AI: Khác với robots.txt và sitemap.xml, llms.txt hướng tới công cụ suy luận chứ không phải công cụ tìm kiếm truyền thống.
2. Giảm nhiễu: Chỉ tập trung vào nội dung giá trị cao, dễ đọc cho máy, loại bỏ các yếu tố thừa như quảng cáo hay menu điều hướng.
3. Kết hợp với Markdown: Phù hợp với định dạng thân thiện cho LLM, dễ phân tích và xử lý.

Tích hợp và Công cụ

Tạo tệp llms.txt

• Tạo thủ công: Sử dụng trình soạn thảo văn bản để viết tệp dưới dạng Markdown.
• Công cụ tự động:
  • Mintlify: Tự động tạo llms.txt và llms-full.txt cho tài liệu được lưu trữ.
  • Firecrawl Generator: Thu thập dữ liệu website và tạo tệp llms.txt.

Lưu trữ và xác thực

• Đặt tệp tại thư mục gốc website (ví dụ: https://example.com/llms.txt).
• Xác thực tệp bằng các công cụ như llms_txt2ctx để đảm bảo tuân thủ chuẩn.

Tích hợp với hệ thống AI

• Tải trực tiếp: Một số công cụ AI cho phép người dùng tải lên tệp llms.txt hoặc llms-full.txt (ví dụ: Claude hoặc ChatGPT).
• Framework: Sử dụng các công cụ như LangChain hoặc LlamaIndex để tích hợp tệp vào quy trình tạo dữ liệu tăng cường truy xuất.

Thách thức và Lưu ý

1. Sự chấp nhận của các nhà cung cấp LLM lớn: Mặc dù llms.txt đã được cộng đồng lập trình viên và nền tảng nhỏ áp dụng, nhưng chưa được các nhà cung cấp lớn như OpenAI hay Google chính thức hỗ trợ.
2. Bảo trì: Tệp cần được cập nhật thường xuyên theo thay đổi về nội dung hoặc cấu trúc.
3. Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh: Với tài liệu lớn, tệp llms-full.txt có thể vượt quá giới hạn cửa sổ ngữ cảnh của một số LLM.

Dù còn nhiều thách thức, llms.txt đang mở ra hướng tiếp cận mới để tối ưu hóa nội dung cho hệ thống AI. Bằng cách áp dụng tiêu chuẩn này, tổ chức có thể đảm bảo nội dung của mình luôn sẵn sàng, chính xác và được ưu tiên trong thế giới lấy AI làm trung tâm.

Nghiên cứu: Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đã trở thành công nghệ chủ lực cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp năng lực cho các ứng dụng như chatbot, kiểm duyệt nội dung và công cụ tìm kiếm. Trong “Lost in Translation: Large Language Models in Non-English Content Analysis” của Nicholas và Bhatia (2023), tác giả giải thích rõ ràng về kỹ thuật hoạt động của LLMs, nhấn mạnh khoảng cách về dữ liệu giữa tiếng Anh và các ngôn ngữ khác, đồng thời bàn về nỗ lực thu hẹp khoảng cách này thông qua mô hình đa ngôn ngữ. Bài báo đưa ra các thách thức trong phân tích nội dung bằng LLM, đặc biệt ở ngữ cảnh đa ngôn ngữ, và đề xuất khuyến nghị cho nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách về triển khai và phát triển LLM. Tác giả nhấn mạnh dù đã có tiến bộ, các ngôn ngữ không phải tiếng Anh vẫn còn nhiều hạn chế. Đọc bài báo

Bài báo “Cedille: A large autoregressive French language model” của Müller và Laurent (2022) giới thiệu Cedille, một mô hình ngôn ngữ lớn dành riêng cho tiếng Pháp. Cedille là mã nguồn mở và thể hiện hiệu suất vượt trội trên các chuẩn zero-shot tiếng Pháp so với các mô hình hiện có, thậm chí sánh ngang GPT-3 ở một số tác vụ. Nghiên cứu cũng đánh giá tính an toàn của Cedille, cho thấy cải thiện đáng kể về độ độc hại nhờ lọc tập dữ liệu. Công trình này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển LLM tối ưu hóa cho từng ngôn ngữ. Đọc bài báo

Trong “How Good are Commercial Large Language Models on African Languages?” của Ojo và Ogueji (2023), tác giả đánh giá hiệu suất của LLM thương mại trên các ngôn ngữ châu Phi cho các tác vụ dịch thuật và phân loại văn bản. Kết quả cho thấy các mô hình này nhìn chung hoạt động kém hiệu quả với ngôn ngữ châu Phi, trong đó kết quả phân loại tốt hơn dịch thuật. Nghiên cứu khảo sát 8 ngôn ngữ châu Phi từ nhiều họ ngôn ngữ và khu vực khác nhau. Tác giả kêu gọi tăng cường đại diện cho ngôn ngữ châu Phi trong các LLM thương mại, đặc biệt khi mức độ sử dụng đang tăng. Nghiên cứu này nhấn mạnh khoảng trống hiện tại và sự cần thiết phát triển mô hình ngôn ngữ toàn diện hơn. Đọc bài báo

“Goldfish: Monolingual Language Models for 350 Languages” của Chang và cộng sự (2024) nghiên cứu hiệu suất của các mô hình đơn ngữ so với đa ngữ cho các ngôn ngữ ít tài nguyên. Nghiên cứu chỉ ra các mô hình đa ngữ lớn thường kém hiệu quả hơn cả mô hình bigram đơn giản với nhiều ngôn ngữ, đo bằng độ perplexity FLORES. Goldfish giới thiệu các mô hình đơn ngữ cho 350 ngôn ngữ, cải thiện đáng kể hiệu suất cho các ngôn ngữ ít tài nguyên. Tác giả đề xuất phát triển mô hình nhắm riêng cho các ngôn ngữ ít được đại diện. Công trình này đóng góp góc nhìn giá trị về hạn chế của LLM đa ngữ hiện tại và tiềm năng của các lựa chọn đơn ngữ. Đọc bài báo