llms.txt

Definition

llms.txt bezeichnet einen vorgeschlagenen Metadaten-Standard in Form einer im Stammverzeichnis einer Website abgelegten Text- oder Markdown-Datei, die großen KI-Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude eine kuratierte Übersicht der wichtigsten und relevantesten Inhalte einer Domain bereitstellt. Sie unterscheidet sich von robots.txt oder sitemap.xml dadurch, dass sie speziell für den Zugriff und die Verarbeitung durch KI-Systeme entwickelt wurde und nicht alle Seiten, sondern nur ausgewählte, KI-relevante Ressourcen auflistet. llms.txt umfasst alle strukturierten Maßnahmen, mit denen Website-Betreiber festlegen, welche Inhalte für LLMs besonders relevant sind, wie diese priorisiert werden sollen und welche Bereiche von der Nutzung durch KI-Systeme ausgeschlossen werden. Ziel ist es, generativen KI-Anwendungen das gezielte Auffinden und Auswerten wichtiger Inhalte zu erleichtern, Kontrolle über die Nutzung zu behalten und Datenschutz- sowie Urheberrechtsaspekte zu berücksichtigen.

Zielgruppen

• Unternehmen und Organisationen, die hochwertige Inhalte für KI-Systeme bereitstellen oder deren Nutzung steuern wollen
• Betreiber von Nachrichtenportalen, Fachinformationsseiten, Blogs und Wissensdatenbanken
• KI-Anbieter, die verantwortungsvoll und transparent mit Webinhalten arbeiten möchten

Vorteile

• Relevanz: LLMs greifen gezielt auf ausgewählte, geprüfte Inhalte zu
• Kontrolle: Steuerung, welche Daten von KI-Systemen verarbeitet werden dürfen
• Schutz: Ausschluss sensibler oder urheberrechtlich geschützter Bereiche
• Transparenz: Klare Kommunikation der Nutzungsbedingungen für KI-Anbieter
• Effizienz: Schnellere und gezieltere Verarbeitung durch KI-Systeme

Wichtige Bestandteile

• Strukturierte Linklisten zu priorisierten Inhalten
• Kurzbeschreibungen und Kategorisierung
• Allow-/Disallow-Anweisungen für bestimmte Agents
• Priorisierungsangaben
• Markdown-basierte Formatierung

Prioritäten

Relevanz und Qualität der gelisteten Inhalte, Ausschluss nicht freigegebener Daten, klare Regeln für KI-Anbieter, einfache Implementierung und maschinelle Verarbeitbarkeit.

Trends

Zunehmende Bedeutung im Kontext von KI-Inhaltsnutzung, wachsende Nachfrage nach Transparenzstandards für generative Modelle, mögliche Integration in künftige Webstandards oder gesetzliche Regelungen.