Jeremy Howard, ein australischer Technologe, schl?gt einen neuen Standard, llms.txt , vor, der die Art und Weise, wie gro?e Sprachmodelle (LLMs) und Index -Website -Inhalte zug?nglich sind. Dieser Standard, ?hnlich wie bei robots.txt und XML -Sitemaps, zielt darauf ab, den Prozess für LLMs zu optimieren und die Belastung ihrer Ressourcen zu verringern und gleichzeitig den Website -Eigentümern mehr Kontrolle zu bieten. Eine wichtige Funktion ist "vollst?ndige Inhaltsabflachung" und bietet Vorteilen sowohl Marken als auch Inhaltserstellern.

W?hrend der Vorschlag erhebliches Interesse geweckt hat, wird er auch kritisiert. Angesichts der schnellen Entwicklung von AI-generierten Inhalten garantiert llms.txt jedoch sorgf?ltige überlegungen.

Ein neuer Standard für die AI -Website -Inhaltszugriffbarkeit

Die Diskussion über die Rechte und die Datenkontrolle von Inhalten, insbesondere in Bezug auf LLM -Trainingsdaten, gewann bei SXSW Interactive 2024 an Dynamik. W?hrend andere Vorschl?ge vorhanden sind, bietet llms.txt , das zuvor eingeführt wurde, eine potenziell einfachere L?sung für eine erh?hte Inhaltskontrolle. Diese Vorschl?ge sind sich gegenseitig ausschlie?t, aber llms.txt scheint in seiner Entwicklung fortgeschrittener zu sein.

Howards Vorschlag verwendet einen einfachen Markdown, um einen Crawl- und Indizierungsstandard für Website zu erstellen. Da LLMs gro?e Mengen an Webinhalten konsumieren und generieren, suchen die Website -Eigentümer zunehmend eine bessere Kontrolle darüber, wie ihre Daten verwendet werden. llms.txt zielt darauf ab, dies zu beheben, indem Sie LLMs erm?glichen, sich weniger auf das Kriechen und mehr auf ihre Kern -Intelligenzfunktionen zu konzentrieren.

In diesem Artikel wird untersucht:

• Was llms.txt ist und seine Funktionalit?t.
• Wie es in der Praxis funktioniert.
• Unterschiedliche Perspektiven auf seinen Wert.
• Aktuelle Adoptionsraten bei LLMs und Website -Eigentümern.
• Warum es Aufmerksamkeit verdient.

llms.txt und seine Funktionen verstehen

Howards Vorschlag besagt: "Gro?sprachige Modelle verlassen sich zunehmend auf Website-Informationen, aber es ist zu klein, um die meisten Websites in ihrer Gesamtheit zu bew?ltigen. Konvertierte komplexe HTML-Seiten mit /llms.txt , Anzeigen und JavaScript in LLM-freundlich-freche Text sind schwierige und ungenefische.

Mit llms.txt k?nnen Website -Eigentümer angeben, wie auf ihre Inhalte von KI -Modellen zugegriffen und verwendet werden k?nnen. Im Gegensatz zu robots.txt blockiert es keinen Zugriff, sondern leitet, wie Inhalte auf AI -Plattformen pr?sentiert werden. Dies k?nnte die Bereitstellung von URLs bestimmter Abschnitte, Zusammenfassungen oder des vollst?ndigen Website -Textes in einer oder mehreren Dateien beinhalten, die gem?? der Website -Struktur organisiert sind.

Ein Beispiel zeigt eine llms.txt -Datei mit über 100.000 W?rtern, die den abgeflachten Text der gesamten Website enth?lt. Die Dateigr??e kann jedoch je nach Website -Inhalt erheblich variieren. Markdown (.MD) -Versionen einzelner Seiten k?nnen ebenfalls erstellt werden.

Generieren einer llms.txt oder llms-full.txt Datei

Die Einfachheit des Prozesses ist bemerkenswert. Es reduziert Websites auf ihre Kern -Text -Essenz und vereinfacht die Parsen für verschiedene Anwendungen, einschlie?lich Inhaltsentwicklung, Standortanalyse und Entit?tsforschung. Mit der standardisierten Methode k?nnen Website -Eigentümer steuern, wie LLMs ihren Inhalt verwenden.

Das Protokoll gewinnt bei Technologieführern und SEO -Profis an die Anklang. Das Potenzial, die Relevanz zu verbessern, profitiert LLMs, Website -Eigentümer und Benutzer, die genauere Informationen suchen. llms.txt funktioniert ?hnlich wie bei robots.txt in der Verwendung einer einfachen Textdatei im Root -Verzeichnis der Website. Es ist jedoch entscheidend zu verstehen, dass robots.txt -Direktiven nicht in llms.txt enthalten sind.

Beispiele für die Implementierung llms.txt :

Mehrere prominente Organisationen haben llms.txt übernommen oder untersucht, einschlie?lich Anthropic, Umarmung, Verwirrung und Zapier. Der Hub llms.txt dient als Ressource für die Identifizierung von KI -Entwicklern mit diesem Standard.

Tools zum Generieren llms.txt -Dateien:

Mehrere Tools helfen bei der Generierung von llms.txt -Dateien, die von kostenlosen Optionen für kleinere Websites bis hin zu benutzerdefinierten L?sungen für gr??ere reichen. Website -Eigentümer k?nnen auch ihre eigenen Tools entwickeln. Die gründliche Sicherheitsüberprüfung eines externen Tools ist jedoch vor dem Einsatz von entscheidender Bedeutung. Beispiele sind Markdowner, Appify, Website LLMs (ein WordPress -Plugin) und Firecrawl.

Bedeutung für SEO und Geo

Die Kontrolle der KI -Modelle, die mit den Website -Inhalten interagieren, ist von entscheidender Bedeutung. Eine abgeflachte Website -Version vereinfacht die KI -Extraktion, das Training und die Analyse. Vorteile sind:

• Schutz des propriet?ren Inhalts: (für konforme LLMs)
• Marken-Reputationsmanagement: Theoretisch gibt es die Kontrolle darüber, wie Informationen in A-generierten Antworten angezeigt werden.
• Verbesserte Sprach- und Inhaltsanalyse: Erleichtert verschiedene Analysen wie Schlüsselworth?ufigkeit und Entit?tsanalyse.
• Verbesserte KI -Interaktion: Erm?glicht LLMs, genaue und relevante Informationen abzurufen.
• Verbesserte Sichtbarkeit von Inhalten: Verbessert m?glicherweise die Sichtbarkeit in AI-betriebenen Suchergebnissen.
• Bessere KI -Leistung: Sicherheitsgrenze Zugriff auf wertvolle Inhalte, was zu genaueren Antworten führt.
• Wettbewerbsvorteil: Positioniert Websites als KI-f?higer.

Herausforderungen und Einschr?nkungen

Trotz seines Potenzials steht llms.txt vor Herausforderungen:

• Adoption von KI -Unternehmen: Nicht alle KI -Unternehmen k?nnen sich anpassen.
• Adoption der Website: Die weit verbreitete Akzeptanz durch Website -Eigentümer ist für den Erfolg von entscheidender Bedeutung.
• überlappung mit anderen Protokollen: m?gliche Konflikte mit robots.txt und XML -Sitemaps.
• Missbrauchspotential: M?glichkeit einer Keyword -Füllung oder anderen manipulativen Techniken.
• Exposition gegenüber Wettbewerbern: Erleichtert eine leichtere Wettbewerbsanalyse.

Einige SEO/GEO -Profis drücken Vorbehalte aus und argumentieren, dass die Unterscheidung zwischen LLMs und Suchmaschinen verwischt und llms.txt weniger relevant ist. Andere glauben, dass vorhandene Protokolle wie robots.txt und XML -Sitemaps ausreichen.

Die Zukunft von llms.txt und KI Content Governance

llms.txt stellt einen frühen Versuch dar, die KI -Innovation mit Inhaltsbesitzrechten auszugleichen. Die weit verbreitete Akzeptanz h?ngt von der Unterstützung der Branche, der Beteiligung des Website -Eigentümers, der regulatorischen Entwicklungen und der Einhaltung von KI -Unternehmen ab. Es ist für Website -Eigentümer von entscheidender Bedeutung, informiert zu bleiben und Inhaltsstrategien anzupassen.

llms.txt tr?gt zu einem transparenteren und kontrollierten KI -Inhalts?kosystem bei. Proaktive Implementierung schützt digitale Assets und verbessert die LLM -Interaktion mit Websites. Eine definierte Strategie für die KI -Interaktion ist in der sich entwickelnden Landschaft der Online -Such- und Inhaltsverteilung von wesentlicher Bedeutung.

llms.txt k?nnte GEO ein gewisses Ma? an wissenschaftlicher Genauigkeit bringen, der derzeit festgelegte Standards und Praktiken fehlt. Es bietet einen potenziellen Vorteil in einer Welt, die zunehmend auf LLMs für das Abrufen des Informationen angewiesen ist. W?hrend die weit verbreitete Adoption weiterhin ungewiss bleibt, sind die potenziellen Vorteile erheblich genug, um die Berücksichtigung und Umsetzung zu rechtfertigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTreffen Sie LLMs.txt, einen vorgeschlagenen Standard für AI -Website -Inhaltekriechen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!