Mudança de paradigma na tecnologia de automação de documentos
Avanços recentes em plataformas de documentação, como a Mintlify, estão removendo as barreiras à manutenção manual do llms.txt. Seus sistemas convertem automaticamente APIs definidas por Swagger em Markdown padrão, sincronizam as alterações de documentos em tempo real no arquivo /llms-full.txt e extraem os principais conceitos com base na análise semântica para gerar uma versão simplificada do /llms.txt. Esse processo automatizado reduz o atraso na atualização de documentos de 24 horas, da maneira tradicional, para menos de cinco minutos, mantendo taxas de precisão de 99,7% ou mais.
Os principais avanços tecnológicos incluem análise de estrutura de documentos baseada em AST (Abstract Syntax Tree), extração de conteúdo principal orientada por pesquisa vetorial e algoritmos de fusão inteligentes para diferenças de versão. As previsões do setor indicam que, até 2025, a plataforma de documentação técnica da 90% terá esses recursos incorporados. Notavelmente, essa automação não serve apenas à IA, mas também melhora a experiência de pesquisa para usuários humanos - o sistema cria automaticamente mapeamentos de sinônimos (por exemplo, associando "edição de faturas" a "ajustes de faturamento"). O mapeamento automatizado de sinônimos (por exemplo, associar "edição de faturas" a "ajustes de faturamento") resolve o problema de correspondência de termos da pesquisa tradicional de documentos.
Essa resposta foi extraída do artigollms.txt: Documentação padronizada de informações do site para modelos de idiomas grandesO
