एलएलएम अनुकूलन : एआई दृश्यता के पीछे की इंजीनियरिंग
बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण, आरएजी पुनर्प्राप्ति और वेक्टर खोज दृश्यता के लिए अपना डेटा बुनियादी ढांचा तैयार करना।
विषय-सूची
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HTML AI के लिए "शोर" क्यों है?
हम वेब विकास में एक चौराहे पर हैं। तीन दशकों से, ब्राउज़रों का उपयोग करने वाले मनुष्यों के लिए वेबसाइटें डिज़ाइन की गई हैं। प्रत्येक पिक्सेल, एनीमेशन और ड्रॉपडाउन मेनू आंख को खुश करने के लिए मौजूद है। लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की आंखें नहीं होती हैं—इसमें टोकन होते हैं। और जिस तरह से हम वेबसाइट बना रहे हैं वह मौलिक रूप से इस बात से असंगत है कि एआई मॉडल जानकारी का उपभोग कैसे करते हैं।
HTML (हाइपरटेक्स्ट मार्कअप लैंग्वेज) को 1990 के दशक में ब्राउज़रों के लिए स्क्रीन पर पिक्सेल रेंडर करने के लिए तैयार किया गया था। यह से भरा है <div>रैपर, सीएसएस क्लास नाम, ट्रैकिंग स्क्रिप्ट और विज्ञापन।
GPT-4 या Claude जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए, मानक HTML है "शोर।
इस पर विचार करें: जब कोई एआई मॉडल आपकी वेबसाइट को क्रॉल करता है, तो उसे खूबसूरती से डिज़ाइन किया गया हीरो सेक्शन या एक सुंदर नेविगेशन मेनू दिखाई नहीं देता है। यह कोड की हजारों पंक्तियों को देखता है—सीएसएस चयनकर्ता, जावास्क्रिप्ट टैग, एनालिटिक्स ट्रैकर्स, कुकी सहमति बैनर। यह सब "दृश्य बुनियादी ढांचा" उस वास्तविक मूल्यवान सामग्री को पतला कर देता है जिसे आप चाहते हैं कि एआई समझे और उद्धृत करे।
टोकन दक्षता संकट
संदर्भ खिड़कियाँ :
प्रत्येक एलएलएम में एक "संदर्भ विंडो" होती है - यह कितना पाठ संसाधित कर सकता है (उदाहरण के लिए, 8k या 32k टोकन) की एक सख्त सीमा।
अपशिष्ट :
एक मानक 1,000-शब्द ब्लॉग पोस्ट HTML कोड के 5,000 टोकन ओवरहेड जला सकता है।
परिणाम :
यह शोर आपकी वास्तविक अनूठी सामग्री को मॉडल के मेमोरी बफर से बाहर धकेलता है। एआई आपके मूल्य निर्धारण या विशिष्टताओं को "भूल जाता है" क्योंकि यह आपकी टेलविंड सीएसएस कक्षाओं को पढ़ने में बहुत व्यस्त था।
समाधान: आपको एक डेटा परत की आवश्यकता है
आपकी वेबसाइट का एक समानांतर संस्करण जो शुद्ध सिमेंटिक सिग्नल प्रदान करता है, सभी डिज़ाइन ओवरहेड से छीन लिया गया है।
कोड तुलना: HTML बनाम मार्कडाउन
HTML (शोर)
<div class="flex flex-col">
<h2 class="text-2xl font-bold">
मूल्य निर्धारण
</h2>
<p class="text-gray-600 mt-4">
हमारी उद्यम योजना...
</p>
</div>
</div>
मार्कडाउन (स्वच्छ)
हमारी उद्यम योजना में शामिल हैं:
- एसएसओ प्रमाणीकरण
- ऑडिट लॉग
- 99.9% एसएलए
एआई युग के लिए robots.txt
जैसे robots.txtलीगेसी क्रॉलर को बताता है कि कहां जाना है, एक नई मानक फ़ाइल कहा जाता है llms.txtएआई एजेंटों का मार्गदर्शन करने के लिए उभर रहा है।
तकनीकी युक्ति
स्थान :
रूट निर्देशिका (जैसे, https://example.com/llms.txt)
समारोह :
यह स्पष्ट रूप से आपके "स्वच्छ डेटा" (मार्कडाउन फ़ाइलें) के URL को सूचीबद्ध करता है और आपकी साइट का "सिस्टम प्रॉम्प्ट" विवरण प्रदान करता है।
क्रियाविधि :
जब कोई परिष्कृत एजेंट (जैसे OpenAI का O1 क्रॉलर) आपकी साइट पर आता है, तो वह पहले llms.txt की जांच करता है। यदि पाया जाता है, तो यह महंगे HTML क्रॉल को छोड़ देता है और आपके उच्च-गुणवत्ता वाले मार्कडाउन का उपभोग करता है।
निर्देशिका संरचना
मल्टीलिपि ऑटोमेशन
हम इस फ़ाइल को किनारे पर ऑटो-जेनरेट, होस्ट और गतिशील रूप से अपडेट करते हैं। आपको Nginx या Vercel मार्गों को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है; हम रूटिंग परत को संभालते हैं।
सिमेंटिक मार्कडाउन जनरेशन
मल्टीलिपि एक उत्पन्न करता है .एमडी (मार्कडाउन) प्रत्येक के लिए फ़ाइल .html आपकी साइट पर मौजूद पेज. यह आपका है "एआई ट्विन।
मेटाडेटा इंजेक्शन (YAML फ्रंट-मैटर)
हम प्रत्येक मार्कडाउन फ़ाइल के शीर्ष पर एक YAML ब्लॉक इंजेक्ट करते हैं। यह एलएलएम को "मुख्य तथ्य" तुरंत देता है, इससे पहले कि वह मुख्य पाठ को भी पढ़ता है।
तालिका तर्क
HTML तालिकाओं को पार्स करने के लिए LLM कुख्यात रूप से कठिन हैं। हम रूपांतरण करते हैं <table>मार्कडाउन पाइप सिंटैक्स में तत्व, जो संरचित डेटा को समझने के लिए एलएलएम के लिए मूल प्रारूप है।
वेक्टर चंकिंग
हम मार्कडाउन को स्पष्ट रूप से संरचित करते हैं ## शीर्षक जो वेक्टर डेटाबेस के लिए प्राकृतिक "ब्रेकपॉइंट" के रूप में कार्य करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपकी सामग्री आरएजी (पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन) सिस्टम के लिए सही ढंग से विभाजित है।
आरएजी के लिए अनुकूलन
जब कोई AI RAG खोज करता है, तो यह आपकी वेबसाइट की सामग्री को "वैक्टर" (अर्थ का संख्यात्मक प्रतिनिधित्व)।
⚠️ संरेखण समस्या
यदि आपकी सामग्री खंडित है, तो वेक्टर एम्बेडिंग कमजोर होगी। यदि कोई उपयोगकर्ता "एंटरप्राइज़ सुरक्षा" खोजता है, लेकिन आपकी सुरक्षा सुविधाएँ किसी गन्दा FAQ अनुभाग में दफन हैं, तो "कोसाइन समानता" स्कोर कम होगा, और एआई आपके पेज को पुनः प्राप्त नहीं करेगा।
वेक्टर क्लस्टरिंग गुणवत्ता
आपकी सामग्री
तंग क्लस्टरिंग = उच्च गुणवत्ता
प्रतियोगी
बिखरा हुआ = निम्न गुणवत्ता
मल्टीलिपि समाधान
संबंधित निकायों (उत्पाद का नाम + विवरण + मूल्य) को मार्कडाउन फ़ाइल में भौतिक रूप से बंद रखकर, हम सुनिश्चित करते हैं कि वे एक ही वेक्टर स्थान में एम्बेड किए गए हैं। इससे इस संभावना को अधिकतम किया जा सकता है कि जब कोई उपयोगकर्ता एआई को प्रासंगिक प्रश्न के साथ संकेत देता है तो आपकी सामग्री पुनर्प्राप्त हो जाती है।
अनुवाद का शब्दार्थ बहाव
एलएलएम के लिए अनुकूलन अंग्रेजी में कठिन है। लेकिन जब आप आगे बढ़ते हैं बहुभाषी आरएजी , आप सामना करते हैं सिमेंटिक ड्रिफ्ट .
अंग्रेजी शब्द के लिए एक वेक्टर "बैंक" (वित्तीय) गणितीय रूप से दूर है "बैंक" (नदी)। यदि आप मानक अनुवाद का उपयोग करते हैं, तो आपकी स्पैनिश साइट के लिए वेक्टर एम्बेडिंग मूल अर्थ से दूर हो सकते हैं, जिससे एआई गलत जानकारी प्राप्त कर सकता है।
मल्टीलिपि की शब्दार्थ समानता
मल्टीलिपि का बुनियादी ढांचा सुनिश्चित करता है शब्दार्थ समता . हम मान्य करते हैं कि आपके स्पैनिश "एआई ट्विन" के वेक्टर एम्बेडिंग आपके अंग्रेजी मूल के साथ संरेखित हैं।
यह सुनिश्चित करता है कि जब कोई उपयोगकर्ता स्पेनिश में कोई प्रश्न पूछता है, तो एआई ठीक वही उच्च-गुणवत्ता वाला उत्तर प्राप्त करता है जैसा कि वह अंग्रेजी में करता है।
बुनियादी ढांचा ही नियति है
आप कीवर्ड के साथ एलएलएम में अपना रास्ता "हैक" नहीं कर सकते। तुम्हे अवश्य करना चाहिए इंजीनियर डेटा के साथ आपका रास्ता।
मल्टीलिपि एकमात्र टर्नकी बुनियादी ढांचा प्रदान करता है जो एचटीएमएल वेब (मनुष्यों के लिए) और एआई वेब (मशीनों के लिए) एक साथ।
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