فایل llms.txt چیست و چرا مهم است؟

در دنیای وب و هوش مصنوعی، وقتی مدل‌های زبانی عظیم (Large Language Models یا به اختصار LLM) می‌خواهند مطلبی را از یک وب‌سایت بخوانند، معمولاً به مشکل می‌خورند: صفحات وب پر از المان‌هایی هستند که برای انسان مفیدند ولی برای مدل‌های زبانی مزاحمت ایجاد می‌کنند — مانند تبلیغات، منوهای ناوبری پیچیده، اسکریپت‌ها، CSSهای زیاد، و جاوااسکریپت‌هایی که محتوا را به‌صورت دینامیک بارگذاری می‌کنند. این‌ها حجم محتوا را زیاد می‌کنند و باعث می‌شوند مدل‌ها زمان یا حافظه زیادی صرف خواندن چیزهایی کنند که اغلب الزامی نیست.

اینجا دقیقاً جایی است که llms.txt کاربردی می‌شود: یک فایل متن ساده به فرمت Markdown که وب‌سایت‌ها می‌توانند در ریشه (root) دامنه‌شان قرار دهند تا به مدل‌های زبان کمک کنند سریع‌تر و بهینه‌تر بخش‌های مهم سایت را بشناسند، بدون اینکه نیاز باشد کل HTML پیچیده و ناپایدار را تفسیر کنند.

ساختار استاندارد llms.txt

بر اساس پیشنهاد اصلی و مقالات متعدد:

1. نام پروژه یا وب‌سایت — یک هِدِر سطح اول Markdown (# ProjectName).
   مثال:

   # MyAwesomeWebsite
   

2. خلاصه کوتاه / توضیح بلاک‌کووت — یک قطعه توضیحی در قالب Markdown که هدف وب‌سایت، کاربرانش، یا محتوای اصلی را بیان می‌کند. معمولاً بین ۱ تا چند جمله.

3. بخش‌های مهم (Sections) — با هِدِرهای سطح دوم (##) که لینک‌هایی به صفحات مهم سایت با توضیح مختصر زیرشان دارند. مثلاً

   ## Documentation
   - [Getting Started](https://example.com/docs/getting-started): how to install and begin
   - [API Reference](https://example.com/docs/api): endpoints and parameters
   
   ## Blog
   - [Latest Articles](https://example.com/blog): اخبار و مقالات جدید
   

4. بخش‌های اختیاری (Optional) — مواردی که مهم‌اند ولی نه برای هرکاربر یا برای مدل‌ها اولویت اول را دارند؛ مثل صفحه تماس، فرصت‌های شغلی، منابع جانبی.

5. نسخه کامل / llms-full.txt — بعضی سایت‌ها علاوه بر این فایل خلاصه، یک فایل کامل‌تر دارند به نام llms-full.txt که کل محتوای مستنداتی یا داکیومنت‌ها را به Markdown آورده‌اند. این نسخه برای مواقع نیاز به بافت کامل مطالب مفید است، ولی برای مدل‌های زبانی که پنجره‌ی زمینه‌ای (context window) محدود دارند باید به دقت استفاده شود.

تفاوت llms.txt با فایل‌های دیگر مثل robots.txt یا sitemap.xml

برای سئوی وبلاگ و فهم بهتر:

چون llms.txt مخصوصِ کمک به مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده، باید محتوای مهم را واضح و مختصر معرفی کند و از المان‌های زائد کم کند.

مزایا و چالش‌ها

مزایا

• بهبود دیده‌شدن در نتایج AI: وقتی مدل‌ها بفهمند کدام بخش‌ها برای پرسش‌هایتان مهم‌اند، احتمال اینکه در پاسخ‌ها نشان داده شوید زیادتر می‌شود.

• سرعت بخشی به فرایند پاسخ‌دهی AI: خواندن محتوای مهم به‌صورت مستقیم و بدون سرگردانی در المان‌های غیرضروری.

• کنترل بیشتر بر محتوای سایت: شما تعیین می‌کنید چه بخش‌هایی باید در معرض دید AI باشند.

• سازگاری بیشتر با آینده: چون استفاده از مدل‌های زبانی و جستجوی هوشمند روز به روز افزایش می‌یابد، داشتن چنین ساختاری، وب‌سایت را آماده‌تر می‌کند.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

• پذیرش در میان مدل‌ها / سرویس‌ها: هنوز همه‌ی پلتفرم‌ها تضمین نکرده‌اند که llms.txt را جدی بگیرند یا بخوانند.

• به‌روزرسانی مستمر لازم است: اگر مطالب سایت تغییر کند و فایل llms.txt به‌روز نشود، ممکن است لینک‌ها یا توضیحات قدیمی در آن بمانند.

• محدودیت اندازه کامل‌ترین نسخه‌ها: فایل‌هایی مثل llms-full.txt ممکن است خیلی بزرگ شوند و برای مدل‌هایی با پنجره زمینه‌ای (context window) محدود قابل پردازش نباشند.

• خطر افشای محتوا یا تحلیل رقابتی: وقتی کل محتوای مهم سایت به سادگی قابل دسترس باشد، ممکن است رقبا بتوانند راحت‌تر آن را تحلیل کنند. این هم نکته‌ای است که باید در نظر گرفت.

چگونه llms.txt را بسازی و پیاده‌سازی کنی

یه روند عملی و قدم‌به‌قدم:

1. لیست بخش‌های مهم سایتت را مشخص کن
   ابتدا بررسی کنید کدام صفحات واقعاً برای کاربر یا برای سؤالاتی که مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است مطرح کنند، بسیار مهم‌اند: مستندات، مقالات کلیدی، بخش آموزش، محصولات اصلی، درباره ما، تماس، سیاست حفظ حریم خصوصی و …

2. نوشتن فایل به فرمت Markdown استاندارد
   رعایت ساختار:

   • یک هِدِر اصلی (#)

   • بلاک‌کووت با خلاصه‌ای که سایت چیست، هدف آن چیست

   • بخش‌ها (##) و لینک‌ها همراه با توضیح کوتاه

   • بخش اختیاری در انتها

3. قرار دادن فایل در ریشه دامنه
   فایل را با نام llms.txt در ریشه سایت (مثلاً https://domain.com/llms.txt) آپلود کنید تا قابل دسترسی عمومی باشد.

4. آزمایش و تأیید
   مطمئن شوید فایل به‌صورت ساده قابل دانلود است، بدون HTML اضافی یا رندر واسطه‌ای. تست کنید لینک‌ها درست کار می‌کنند و توضیحات معنادارند.

5. به‌روزرسانی منظم
   وقتی محتوای سایت تغییر کرد، صفحات جدید اضافه شد یا بخش‌هایی حذف شدند، فایل llms.txt را نیز به‌روزرسانی کنید.

6. در صورت نیاز، نسخه کامل (llms-full.txt) را بساز
   اگر سایت مستندات زیاد دارد یا محتوا برای کاربران حرفه‌ای یا توسعه‌دهنده مهم است، نسخه کامل‌تر ممکن است مفید باشد، اما مراقب حجم و اندازه‌ش باشید.

نکات کاربردی برای بهبود سئو و افزایش خوانایی انسانی

تا این مرحله تمرکز اصلی بر نقش llms.txt در تعامل با مدل‌های زبانی بود. با این حال، برای آنکه محتوای وب‌سایت از نظر سئو نیز جایگاه مناسبی پیدا کند و در عین حال برای خوانندگان انسانی نیز قابل استفاده و ارزشمند باشد، رعایت نکات زیر توصیه می‌شود:

• استفاده از کلمات کلیدی مرتبط مانند “llms.txt”، “فایل ai-friendly”، “راهنمای هوش مصنوعی برای سایت”، “Markdown llms.txt” و “AI discovery file” در عناوین اصلی و فرعی به افزایش شانس دیده‌شدن در نتایج جستجو کمک می‌کند.

• به‌کارگیری لینک‌های داخلی به مقالات یا آموزش‌های مرتبط (به‌ویژه اگر پیش‌تر مطالبی درباره SEO یا هوش مصنوعی منتشر کرده‌اید) موجب بهبود ساختار سایت و افزایش زمان حضور کاربر می‌شود.

• ارائه نمونه‌های عملی و قابل درک بسیار مؤثر است. برای مثال می‌توان وب‌سایتی فرضی با بخش‌های مستندات، وبلاگ و محصولات را در نظر گرفت و توضیح داد که چگونه این بخش‌ها در فایل llms.txt معرفی می‌شوند.

• بیان تأثیر llms.txt بر تجربه انسانی نیز اهمیت دارد؛ چراکه این فایل تنها برای بهینه‌سازی تعامل با هوش مصنوعی نیست، بلکه می‌تواند به بهبود اعتماد مخاطب، ارتقای برندینگ و افزایش کارایی در دسترسی به محتوا نیز منجر شود.

• در صورت امکان، استفاده از نمایه‌های بصری یا اسکرین‌شات از فایل llms.txt واقعی، به خوانندگان کمک می‌کند درک دقیق‌تر و ملموس‌تری از ساختار این فایل داشته باشند.

منابع (References)

1. llmstxt.org – Official Proposal for llms.txt

2. Search Engine Land – “LLMs.txt proposed as new standard for guiding AI crawlers”

3. Mintlify Blog – “How to generate llms.txt file automatically”

4. LangChain Documentation – “LLMs.txt Overview”

5. Medium – “LLMs.txt explained”

6. Bluehost Blog – “What is llms.txt?”