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Le fichier llms.txt est une norme du secteur qui aide les LLM à indexer le contenu plus efficacement, comme un sitemap le fait pour les moteurs de recherche. Les outils d’IA peuvent utiliser ce fichier pour comprendre la structure de votre documentation et trouver le contenu pertinent pour les requêtes des utilisateurs. Mintlify héberge automatiquement, à la racine de votre projet, un fichier llms.txt qui répertorie toutes les pages disponibles de votre documentation. Ce fichier est toujours à jour et ne nécessite aucun entretien. Vous pouvez également ajouter un fichier llms.txt personnalisé à la racine de votre projet.
L’authentification affecte llms.txt et llms-full.txt de manière différente selon la configuration de votre site :
  • Sites entièrement authentifiés : Les deux fichiers nécessitent une authentification. Les outils d’IA qui ne peuvent pas s’authentifier ne peuvent pas y accéder.
  • Sites partiellement authentifiés : Les deux fichiers sont accessibles publiquement, mais ne listent que les pages publiques et excluent les pages restreintes à des groupes d’utilisateurs.
Pour plus d’informations sur l’impact de l’authentification sur les fonctionnalités d’IA, voir Disponibilité des fonctionnalités.
Affichez votre llms.txt en ajoutant /llms.txt à l’URL de votre site de documentation. Mintlify héberge également le fichier à l’emplacement /.well-known/llms.txt pour assurer la compatibilité avec les outils qui suivent la convention .well-known. Mintlify ajoute des en-têtes HTTP à chaque réponse de page afin que les outils d’IA puissent découvrir vos fichiers llms.txt et autres ressources d’agent sans connaître au préalable leur emplacement :
  • Link : Suit le format standard de l’en-tête HTTP Link pour la découverte de ressources. Annonce llms.txt, llms-full.txt, votre catalogue d’API, la carte du serveur MCP, l’agent card et l’index des agent skills.
  • X-Llms-Txt : Un en-tête pratique pour les outils qui vérifient la prise en charge de llms.txt.
Response headers
Les sites qui utilisent l’authentification annoncent également leurs métadonnées de ressource protégée OAuth avec rel="oauth-protected-resource". Si vous servez votre documentation sous un chemin de base, chaque chemin annoncé inclut ce préfixe.

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Structure du fichier llms.txt

Un fichier llms.txt est un simple fichier Markdown qui contient :
  • Le titre du site en tant que H1.
  • La description du site sous forme de citation en dessous du titre, provenant du champ description de votre configuration docs.json.
  • Des instructions personnalisées pour les agents sous forme de bloc Agent Instructions après la description, si vous définissez markdown.instructions dans votre docs.json.
  • Des sections de contenu structurées avec des liens et une description de chaque page de votre documentation.
  • Des liens vers les spécifications d’API pointant vers vos spécifications OpenAPI et AsyncAPI, si votre documentation en inclut.
  • Des liens externes dans une section Optional, pour toute URL absolue de votre navigation.
Le fichier llms.txt répertorie vos pages dans l’ordre où elles apparaissent dans la navigation de votre docs.json. Les pages qui ne figurent pas dans votre navigation mais qui sont indexées parce que vous avez défini seo.indexing: "all" apparaissent en dernier, par ordre alphabétique. Les liens des pages dans le fichier llms.txt incluent une extension .md afin que les outils d’IA puissent récupérer directement la version Markdown de chaque page. La description de chaque page provient du champ description de son frontmatter. Mintlify utilise le premier paragraphe de la description et le tronque à 300 caractères. Les pages sans champ description apparaissent dans le fichier llms.txt sans description. Les fichiers llms.txt et llms-full.txt répertorient les pages de votre langue par défaut et de votre version par défaut. Ils excluent les pages masquées et les pages dont le frontmatter contient noindex: true, sauf si vous définissez seo.indexing: "all" dans votre docs.json. Cette approche structurée permet aux LLMs de traiter efficacement votre documentation à un niveau global et de repérer le contenu pertinent pour les requêtes des utilisateurs, améliorant ainsi la précision et la rapidité des recherches documentaires assistées par l’IA.

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Index scindés sous /_llms

Les fichiers d’index llms.txt générés automatiquement ne peuvent pas dépasser 100 000 caractères. Lorsqu’un index dépasse cette limite, Mintlify conserve le fichier llms.txt principal comme répertoire et déplace des groupes de liens de pages vers des fichiers Markdown générés sous /_llms/. Chaque page reste découvrable : la scission n’omet jamais de pages de l’index. Cette limite ne s’applique pas à llms-full.txt. Les liens vers les index générés apparaissent dans une section Indexes. Chaque lien inclut le fil d’Ariane du groupe, son nombre de pages et une description :
Un index généré peut pointer vers d’autres index. Par exemple, /_llms/api-reference.md peut pointer vers /_llms/api-reference/admin.md lorsqu’un groupe est trop volumineux pour un seul fichier. Les agents doivent suivre ces liens d’index de manière récursive jusqu’à atteindre les liens des pages de documentation. Mintlify peut raccourcir les descriptions de pages dans un index scindé pour maintenir chaque fichier sous la limite de caractères. Les fichiers générés font partie de llms.txt et n’ont pas besoin d’exister dans votre référentiel. Ils sont distincts de llms-full.txt. La route /_llms/ utilise le même chemin de base que votre documentation :
  • Un site hébergé à la racine sert un index à l’adresse https://docs.example.com/_llms/api-reference.md.
  • Un site hébergé sous /docs le sert à l’adresse https://example.com/docs/_llms/api-reference.md.
Si vous utilisez un reverse proxy ou une liste d’autorisation de chemins, transférez la route générée en plus de llms.txt. Une règle large <base-path>/* inclut déjà <base-path>/_llms/*. Avec des règles granulaires, ajoutez explicitement <base-path>/_llms/*. Consultez Reverse proxy pour des conseils de routage.
Un répertoire tel que /docs dans votre référentiel ne définit pas le chemin de base public de votre site. Configurez le chemin de base dans votre Dashboard Mintlify et utilisez le même préfixe dans votre reverse proxy. Sinon, llms.txt peut être accessible au préfixe public alors que ses liens /_llms/ générés pointent ailleurs.
Example llms.txt

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llms-full.txt

Le fichier llms-full.txt regroupe l’intégralité de votre site de documentation en un seul fichier servant de contexte pour les outils d’IA et l’indexation par les LLM. Chaque page apparaît sous la forme de son titre, de son URL source, de sa description et de son contenu Markdown complet. Mintlify héberge automatiquement un fichier llms-full.txt à la racine de votre projet. Affichez votre llms-full.txt en ajoutant /llms-full.txt à l’URL de votre site de documentation. Mintlify héberge également le fichier à l’emplacement /.well-known/llms-full.txt pour assurer la compatibilité avec les outils qui suivent la convention .well-known.

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Fichiers personnalisés

Pour ajouter un fichier llms.txt ou llms-full.txt personnalisé, créez un fichier llms.txt ou llms-full.txt à la racine de votre projet. L’ajout d’un fichier personnalisé remplace le fichier généré automatiquement portant le même nom. Si vous supprimez un fichier personnalisé, Mintlify restaure le fichier généré automatiquement. Votre fichier llms.txt ou llms-full.txt personnalisé doit comporter le titre du site en tant que niveau de titre H1. Le reste du contenu est facultatif. Consultez Format dans la spécification llms.txt pour plus d’informations sur les sections facultatives et les bonnes pratiques.
Sur les sites qui utilisent l’authentification, les fichiers llms.txt et llms-full.txt personnalisés respectent l’authentification.Si un fichier personnalisé contient un lien vers une page qui n’est pas publique, seuls les utilisateurs authentifiés peuvent accéder au fichier. Les visiteurs anonymes reçoivent le llms.txt ou llms-full.txt généré automatiquement, qui n’inclut que des liens accessibles publiquement.

Sujets connexes

GlossaireRéférence des commandes de la CLI MintlifyDocumentation native à l’IA