llms.txt AIの情報処理効率を向上させる核となるメカニズムは、3つの次元で具体化されている：
- 計画停電HTMLの解析、広告フィルタリング、ダイナミックコンテンツのレンダリングなど、計算集約的なタスクを排除し、AIにクリーンで純粋なデータを提供。
- セマンティック・エンハンスメント標準化された情報の整理・記述方法（例：背景説明→ガイダンス内容→詳細なリンク構造）は、LLMの理解精度を著しく向上させる。
- 検索最適化AIに特化したSEOソリューションと同様、/llms-full.txtはすべてのドキュメントを一元的にインデックス化し、関連する情報を素早く探し出すのに役立つ。
実際の事例では、llms.txtを利用した文書システムにより、ChatGPTをはじめとする一般的なLLMの回答精度が47%向上し、回答速度が35%向上した。 特に、従来の文書検索における用語の不統一（例えば、「請求書編集」と「請求書調整」）による検索失敗の問題を解決した。特に、従来の文書検索における用語の不統一（例えば、「請求書編集」と「請求書調整」）による検索失敗の問題を解決した。
この答えは記事から得たものである。llms.txt：大規模言語モデルのための標準サイト情報ドキュメントについて
