llmstxt-generator

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520 67 简单 1 次阅读 4天前语言模型数据工具
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

llmstxt-generator 是一款专为大语言模型(LLM)设计的开源工具,能够自动将任意网站的内容抓取并整合成标准的 llms.txtllms-full.txt 文本文件。它主要解决了开发者在训练或推理过程中,难以高效获取结构化、纯净网站文本数据的痛点,省去了手动复制粘贴或编写复杂爬虫的繁琐步骤。

这款工具非常适合 AI 研究人员、后端开发者以及需要构建私有知识库的技术团队使用。其核心亮点在于集成了 Firecrawl 进行高精度网页爬取,并利用 GPT-4-mini 对内容进行智能清洗与处理,确保生成的文本质量。用户既可以直接访问网页版界面一键生成,无需配置 API 密钥即可体验基础功能;也可以通过简单的 GET 请求调用 API 集成到自动化工作流中。

值得注意的是,虽然当前的在线 API 服务计划于 2025 年 6 月后停止维护,但官方已提供完整的 Python 示例仓库,支持用户在本地部署并持续使用相关功能。无论是为了微调模型还是进行上下文增强,llmstxt-generator 都能帮助你快速将互联网信息转化为机器可读的高质量语料。

使用场景

某开源项目维护者希望让大模型更准确地理解其分散在多个文档页面中的技术架构,以便用户能通过 AI 助手获得高质量的答案。

没有 llmstxt-generator 时

  • 开发者需手动复制粘贴数十个 Markdown 文档内容,耗时费力且容易遗漏更新。
  • 网站结构复杂,包含导航栏、页脚等噪声数据,直接抓取会导致大模型被无关信息干扰。
  • 缺乏统一的标准格式,不同文档间的上下文断裂,导致模型难以建立完整的知识关联。
  • 每次文档更新后,重新整理数据集需要重复上述繁琐流程,维护成本极高。
  • 普通用户无法便捷地获取针对该网站优化的训练语料,限制了第三方 AI 应用的集成效果。

使用 llmstxt-generator 后

  • 只需输入项目官网 URL,llmstxt-generator 自动爬取并清洗内容,几分钟内生成纯净的 llms.txt 文件。
  • 内置智能处理机制自动剔除导航、广告等噪声,确保保留核心的技术文档内容。
  • 自动生成标准化的全文本文件(llms-full.txt),将分散的章节无缝拼接为连贯的知识库。
  • 支持通过 API 或网页一键重新生成,文档迭代时可即时同步最新内容,实现零摩擦维护。
  • 生成的文件可直接用于 RAG 系统或微调训练,显著提升了基于该项目文档的 AI 问答准确率。

llmstxt-generator 将原本需要数小时的人工整理工作压缩为分钟级的自动化流程,让任何网站都能瞬间变身为大模型友好的高质量知识库。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该工具主要基于 Node.js 运行,而非 Python。本地开发需安装 npm 并配置 .env 文件(包含 FIRECRAWL_API_KEY, SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY, OPENAI_API_KEY)。该项目已标记为弃用(DEPRECATED),维护将持续至 2025 年 6 月 30 日,官方推荐使用新的 Python 仓库 (create-llmstxt-py)。由于涉及网页爬取和 LLM 处理,网络请求可能需要数分钟完成。
python未说明
Node.js (npm)
Firecrawl API
OpenAI API (GPT-4-mini)
Supabase
llmstxt-generator hero image

快速开始

⚠️ 弃用通知

该 API 即将被弃用,我们建议改用我们的主端点。这里有一个用于生成 LLMs.txt 文件的示例仓库:https://github.com/mendableai/create-llmstxt-py。此 API 端点仍将继续保持活跃状态,但我们将于 2025 年 6 月 30 日之后停止维护。

llms.txt 生成器 🚀

从网站中提取内容并合并为用于 LLM 训练和推理的汇总文本文件。由 @firecrawl_dev 提供网页爬取功能,使用 GPT-4-mini 进行文本处理。

功能特性

  • 爬取网站并将内容合并到单个文本文件中
  • 生成标准版 (llms.txt) 和完整版 (llms-full.txt)
  • 提供 Web 界面和 API 访问
  • 基本使用无需 API 密钥

使用方法

Web 界面

访问 llmstxt.firecrawl.dev,通过浏览器生成文件。

API 端点

GET https://llmstxt.firecrawl.dev/[YOUR_URL_HERE]

注意:由于涉及网页爬取和 LLM 处理,整个过程可能需要几分钟时间。

本地开发

前置条件

创建一个 .env 文件,并添加以下变量:

FIRECRAWL_API_KEY=
SUPABASE_URL=
SUPABASE_KEY=
OPENAI_API_KEY=

安装与运行

npm install
npm run dev

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