Jeremy Howard, technologue australien, propose un nouveau standard, llms.txt , con?u pour améliorer l'accès des modèles de langue (LLMS) et le contenu du site Web d'index. Cette norme, similaire à robots.txt et XML, vise à rationaliser le processus de LLMS, réduisant la pression sur leurs ressources tout en offrant plus de contr?le des propriétaires de sites Web. Une caractéristique clé est ?l'aplatissement complet?, offrant des avantages aux marques et aux créateurs de contenu.

Bien que la proposition ait suscité un intérêt considérable, il fait également face à des critiques. Cependant, étant donné l'évolution rapide du contenu généré par l'AI, llms.txt garantit attentivement une attention particulière.

Une nouvelle norme pour l'accessibilité du contenu du site Web de l'IA

La discussion sur les droits du créateur de contenu et le contr?le des données, en particulier concernant les données de formation LLM, a pris de l'ampleur à SXSW Interactive 2024. Bien qu'il existe d'autres propositions, llms.txt , introduit plus t?t, offre une solution potentiellement plus simple pour un contr?le accru de contenu. Ces propositions ne s'excluent pas mutuellement, mais llms.txt semble plus avancée dans son développement.

La proposition de Howard utilise une marque simple pour créer une norme d'exploration de site Web et d'indexation. Avec la consommation et la génération de grandes quantités de contenu Web, les propriétaires de sites Web recherchent de plus en plus un meilleur contr?le sur la fa?on dont leurs données sont utilisées. llms.txt vise à résoudre ce problème en permettant aux LLMS de se concentrer moins sur la rampe et plus sur leurs fonctions de ?intelligence? de base.

Cet article explore:

• Ce que llms.txt est et sa fonctionnalité.
• Comment cela fonctionne dans la pratique.
• Différentes perspectives sur sa valeur.
• Taux d'adoption actuels parmi les LLM et les propriétaires de sites Web.
• Pourquoi il mérite l'attention.

Comprendre llms.txt et ses fonctions

La proposition de Howard déclare: "Les modèles de grands langues s'appuient de plus en plus sur les informations sur le site Web, mais font face à une limitation critique: les fenêtres de contexte sont trop /llms.txt pour gérer la plupart

llms.txt permet aux propriétaires de sites Web de spécifier comment leur contenu peut être accessible et utilisé par les modèles d'IA. Contrairement à robots.txt , il ne bloque pas l'accès, mais guide plut?t la fa?on dont le contenu est présenté aux plates-formes AI. Cela pourrait impliquer de fournir des URL de sections spécifiques, de résumés ou du texte du site Web complet dans un ou plusieurs fichiers, organisé en fonction de la structure du site Web.

Un exemple montre un fichier llms.txt dépassant 100 000 mots, contenant l'intégralité du texte aplati du site Web. Cependant, la taille du fichier peut varier considérablement en fonction du contenu du site Web. Les versions de Markdown (.MD) des pages individuelles peuvent également être créées.

Génération d'un fichier llms.txt ou llms-full.txt

La simplicité du processus est remarquable. Il réduit les sites Web à leur essence textuelle principale, simplifiant l'analyse pour diverses applications, notamment le développement de contenu, l'analyse du site et la recherche entités. La méthode standardisée permet aux propriétaires de sites Web de contr?ler comment les LLM utilisent leur contenu.

Le protocole gagne du terrain parmi les leaders de la technologie et les professionnels du référencement. Son potentiel pour améliorer les avantages pertinents LLMS, les propriétaires de sites Web et les utilisateurs à la recherche d'informations plus précises. llms.txt fonctionne de manière similaire à robots.txt dans son utilisation d'un fichier texte simple dans le répertoire racine du site Web, mais il est crucial de comprendre que les directives robots.txt ne sont pas incluses dans llms.txt .

Exemples d'implémentation llms.txt :

Plusieurs organisations éminentes ont adopté ou explorent llms.txt , notamment le visage anthropique et étreint, la perplexité et le zapier. Le hub llms.txt sert de ressource pour identifier les développeurs d'IA en utilisant cette norme.

Outils pour générer des fichiers llms.txt :

Plusieurs outils aident à générer des fichiers llms.txt , allant des options gratuites pour les sites Web plus petits aux solutions personnalisées pour les plus grandes. Les propriétaires de sites Web peuvent également développer leurs propres outils. Cependant, une vérification approfondie de la sécurité de tout outil externe est cruciale avant le déploiement. Les exemples incluent Markdowner, Appify, le site Web LLMS (un plugin WordPress) et Firecrawl.

Signification pour le référencement et le géo

Il est essentiel de contr?ler comment les modèles d'IA interagissent avec le contenu du site Web. Une version aplatie du site Web simplifie l'extraction, la formation et l'analyse de l'IA. Les avantages comprennent:

• Protéger le contenu propriétaire: (pour les LLM conformes)
• Gestion de la réputation de la marque: Théoriquement fournit le contr?le de la fa?on dont les informations apparaissent dans les réponses générées par l'IA.
• Analyse linguistique et de contenu améliorée: facilite diverses analyses, telles que la fréquence des mots clés et l'analyse des entités.
• Interaction AI améliorée: permet aux LLM de récupérer des informations précises et pertinentes.
• Amélioration de la visibilité du contenu: améliore potentiellement la visibilité dans les résultats de recherche alimentés par l'IA.
• Meilleures performances d'IA: garantit que les LLMS accédent à un contenu précieux, conduisant à des réponses plus précises.
• Avantage concurrentiel: positionne les sites Web comme plus prêts pour l'AI.

Défis et limitations

Malgré son potentiel, llms.txt fait face à des défis:

• Adoption par les sociétés de l'IA: toutes les sociétés d'IA ne peuvent pas se conformer.
• Adoption du site Web: L'adoption généralisée par les propriétaires de sites Web est cruciale pour le succès.
• Chevauchez d'autres protocoles: des conflits potentiels avec robots.txt et XML.
• Potentiel d'utilisation abusive: possibilité de rembourrage de mots clés ou d'autres techniques de manipulation.
• Exposition aux concurrents: facilite une analyse compétitive plus facile.

Certains professionnels du référencement / GEO expriment des réservations, faisant valoir que la distinction entre les LLM et les moteurs de recherche se floue, rendant llms.txt moins pertinent. D'autres croient que les protocoles existants comme robots.txt et XML sont suffisants.

L'avenir de la gouvernance de contenu llms.txt et AI

llms.txt représente une tentative précoce d'équilibrer l'innovation de l'IA avec les droits de propriété de contenu. Son adoption généralisée dépend du soutien à l'industrie, de la participation du propriétaire du site Web, des développements réglementaires et de la conformité aux entreprises d'IA. Rester informé et adapter des stratégies de contenu est crucial pour les propriétaires de sites Web.

llms.txt contribue à un écosystème de contenu AI plus transparent et contr?lé. La mise en ?uvre proactive garantit les actifs numériques et améliore l'interaction LLM avec les sites Web. Une stratégie définie pour l'interaction IA est essentielle dans le paysage évolutif de la recherche en ligne et de la distribution de contenu.

llms.txt pourrait introduire un degré de rigueur scientifique à GEO, manquant actuellement de normes et de pratiques établies. Il offre un avantage potentiel dans un monde de plus en plus dépend de la LLMS pour la recherche d'informations. Bien que l'adoption généralisée reste incertaine, les avantages potentiels sont suffisamment importants pour justifier la considération et la mise en ?uvre.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!