Paradigmenwechsel in der Technologie der Dokumentenautomatisierung
Jüngste Fortschritte bei Dokumentationsplattformen wie Mintlify beseitigen die Hindernisse für die manuelle Pflege von llms.txt. Ihre Systeme konvertieren Swagger-definierte APIs automatisch in Standard-Markdown, synchronisieren Dokumentänderungen in Echtzeit mit der Datei /llms-full.txt und extrahieren Kernkonzepte auf der Grundlage semantischer Analysen, um eine vereinfachte Version von /llms.txt zu generieren. Dieser automatisierte Prozess verkürzt die Verzögerung bei der Aktualisierung von Dokumenten von 24 Stunden auf weniger als fünf Minuten, wobei Genauigkeitsraten von 99,7% oder höher.
Zu den wichtigsten technologischen Neuerungen gehören die auf AST (Abstract Syntax Tree) basierende Analyse der Dokumentstruktur, die vektorgesteuerte Extraktion von Kerninhalten und intelligente Zusammenführungsalgorithmen für Versionsunterschiede. Branchenprognosen zufolge wird die technische Dokumentationsplattform von 90% bis 2025 über derartige Funktionen verfügen. Diese Automatisierung dient nicht nur der künstlichen Intelligenz, sondern verbessert auch das Sucherlebnis für menschliche Benutzer - das System erstellt automatisch synonyme Zuordnungen (z. B. die Zuordnung von "Rechnungsbearbeitung" zu "Rechnungsanpassungen"). Die automatische Synonymzuordnung (z. B. die Zuordnung von "Rechnungsbearbeitung" zu "Rechnungsanpassungen") löst das Problem der Begriffsübereinstimmung bei der herkömmlichen Dokumentensuche.
Diese Antwort stammt aus dem Artikelllms.txt: Standardisierte Dokumentation von Seiteninformationen für große SprachmodelleDie
