Princípios de design em camadas para documentação padronizada
O padrão llms.txt adota de forma inovadora uma arquitetura de documentos de duas camadas: a versão básica do /llms.txt contém a estrutura de navegação do site e os principais perfis funcionais, equivalentes a um mapa do site específico de IA; enquanto o /llms-full.txt integra todo o conteúdo do documento em um único arquivo Markdown para obter uma agregação profunda de informações. Esse design decorre de um profundo entendimento de como o LLM funciona: o documento base ajuda o modelo a estabelecer rapidamente uma estrutura cognitiva (semelhante a um ser humano navegando em um catálogo), e o documento completo atende às necessidades contextuais da aprendizagem profunda.
Tomando a prática da Cloudflare como exemplo, seu arquivo llms-full.txt apresenta os principais detalhes técnicos, como a documentação da API, o processo de autenticação e outros detalhes técnicos importantes de forma estruturada, permitindo que assistentes de programação de IA, como o Codeium, façam referência a parâmetros específicos com precisão. Essa estrutura hierárquica tem três vantagens significativas em relação à dependência de pesquisa de documentos tradicionais: eliminar a aleatoriedade da correspondência de palavras-chave, romper as limitações de SEO e evitar o ônus de os usuários folhearem manualmente diretórios com várias camadas. Os dados mostram que, após a adoção desse padrão, a precisão das respostas da IA a perguntas relacionadas a documentos aumentou em 52%.
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