En una actualización reciente, Google introdujo archivos LLMs.txt en varios sitios de desarrolladores y documentación, notablemente dentro de la documentación para desarrolladores de Búsqueda. Sin embargo, esta implementación tuvo una vida corta en el propio sitio de Búsqueda, ya que fue retirada bastante rápido. A pesar de esto, múltiples otras plataformas de Google continúan albergando estos archivos.
La motivación detrás del despliegue inaugural de archivos LLMs.txt ha suscitado una discusión significativa entre observadores de la industria y usuarios. Se observó que la modificación surgió de un cambio en el sistema de gestión de contenido (CMS) a nivel de sitio, una actualización que tomó por sorpresa tanto a los ingenieros de Google como a los administradores de contenido del sitio. Aunque Google eliminó rápidamente los archivos LLMs.txt de la documentación para desarrolladores de Búsqueda, siguen disponibles en otros dominios de Google, lo que ha llevado a cuestionamientos sobre su uso previsto.
Ha surgido una discusión en un foro de Reddit, indagando por qué estos archivos LLMs.txt siguen accesibles en ciertos sitios de Google y si cumplen alguna función relacionada con el descubrimiento de LLM. En respuesta a las preguntas sobre la persistencia de estos archivos, se señaló que los archivos no son fácilmente descubribles ya que no están ubicados en los directorios de nivel superior de los respectivos sitios. Esto sugiere que su propósito no está orientado a facilitar el descubrimiento automático.
Si bien la intención exacta detrás de la retención de estos archivos no se ha especificado, está claro a partir de este comentario que no tienen la función principal de descubrimiento. Existe especulación sobre qué “otros propósitos” pueden servir estos archivos, pero sin más aclaraciones de Google, la discusión persiste sin respuestas definitivas.
La introducción y la posterior ambigüedad en torno a los archivos LLMs.txt ejemplifican los desarrollos en curso en la estructura de Google y su enfoque hacia la tecnología de IA y aprendizaje automático. A medida que la industria continúa evolucionando, los interesados se ven obligados a reflexionar sobre las implicaciones de tales cambios y las estrategias subyacentes que los impulsan.
