llms.txt como uma ferramenta de análise padronizada de LLM
O llms.txt é um formato de documento padrão apoiado por líderes do setor, como a Cloudflare e a Anthropic, criado especificamente para abordar os pontos problemáticos do processamento de informações de sites no Modelo de Linguagem Grande (LLM). Os documentos HTML tradicionais contêm estruturas de tags complexas, scripts de publicidade e conteúdo dinâmico, o que cria barreiras significativas à extração de informações para IA. O llms.txt fornece dados concisos e estruturados por meio da formatação Markdown e foi projetado para funcionar de forma semelhante ao que o robots.txt faz para os rastreadores de mecanismos de pesquisa. O principal valor dessa solução é duplo: em primeiro lugar, reduz o desperdício de recursos computacionais do LLM, eliminando a necessidade de analisar conteúdo estranho; em segundo lugar, garante que as informações essenciais, como a documentação da API e os guias do desenvolvedor, possam ser identificadas e utilizadas com precisão.
Exemplos práticos mostram que esse padrão, proposto pelo cofundador da Answer.AI, Jeremy Howard, foi adotado por empresas de tecnologia como a Mintlify, melhorando significativamente a eficiência da recuperação de informações de documentos pelo LLM em cerca de 371 TP3T ao gerar automaticamente os arquivos /llms.txt e /llms-full.txt. Essa abordagem padronizada está formando uma nova especificação do setor e espera-se que seja adotada até o final de 2024 para 801 TP3T de documentos técnicos.
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