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llms.txt :让 AI 更好读懂你的网站

在这个 AI 技术迭代如潮、大模型层出不穷的时代,网站正从传统的人类信息载体,逐步演变成大语言模型 ( LLM ) 的重要数据源。然而,各种网站中复杂的 HTML 嵌套结构与广告内容,又可能让 LLM 的数据采集面临以下挑战: 上下文窗口限制:大模型无法处理完整网站信息; 内容冗余:导航、广告、JavaScript 等干扰信息过多; 转换难度:HTML 转换为纯文本耗时且欠精确。 ... 为了更好解决上述问题,将重要的网站信息集中并结构化,llms.txt 应运而生。 什么是 llms.txt ? 简言之,llms.txt 是一个优化网站内容与 LLM 适配的暂拟标准,以托管在网站根目录下的纯 Markdown 文件(路径为 /llms.txt ),轻量化汇总网站的重要信息,不含 HTML 杂码、JavaScript 脚本或广告干扰。 该标准包含两个核心文件: /llms.txt :为 LLM 提供网站文档的精简导航视图 /llms-full.txt :包含完整的文档内容 该标准可以在 https://llmstxt.org/ 查看 llms.txt 最初是由 Answer.AI 的联...

Java MCP 实战:构建跨进程与远程的工具服务

一、MCP 协议简介 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是由Anthropic推出的一种开放标准协议,旨在为大语言模型(LLM)与外部数据源、工具和服务提供标准化、安全的集成方式。支持进程间(通过 stdio)和远程(通过 HTTP SSE/Streaming)通讯。它专为 AI 开发设计,可以方便地提供 Tool(工具服务)、Prompt(提示语服务)和 Resource(资源服务)三种原语内容。 MCP 的核心优势在于: 支持多种通讯方式(stdio/SSE/Streaming) 支持服务发现(客户端可查询服务端点提供的接口) 与 AI 生态无缝集成(可直接作为大模型的工具使用) MCP 架构示意图: 二、环境准备 首先在项目中添加 Java MCP 关键依赖: <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>solon-ai-mcp</artifactId> <version>最新版本</versi...

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