大语言模型文本（LLMs-txt）概述¶
概述¶
在下面，你可以找到以 llms.txt 格式存在的文档文件列表，具体为 llms.txt 和 llms-full.txt。这些文件允许大语言模型（LLMs）和智能体访问编程文档和 API，在集成开发环境（IDEs）中尤为有用。
| 语言版本 | llms.txt | llms-full.txt |
|---|---|---|
| LangGraph Python | https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt | https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms-full.txt |
| LangGraph JS | https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/llms.txt | https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/llms-full.txt |
| LangChain Python | https://python.langchain.com/llms.txt | 无 |
| LangChain JS | https://js.langchain.com/llms.txt | 无 |
审查输出
即使可以访问最新的文档，当前最先进的模型也可能并不总是能生成正确的代码。将生成的代码作为起点，并在将代码投入生产之前始终对其进行审查。
llms.txt 与 llms-full.txt 的区别¶
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llms.txt是一个索引文件，包含带有内容简要描述的链接。大语言模型（LLM）或智能体必须通过这些链接来访问详细信息。 -
llms-full.txt直接在单个文件中包含了所有详细内容，无需额外的导航操作。
使用 llms-full.txt 时的一个关键考虑因素是其文件大小。对于内容广泛的文档，这个文件可能会变得太大，无法放入大语言模型的上下文窗口中。
通过 MCP 服务器使用 llms.txt¶
截至 2025 年 3 月 9 日，集成开发环境（IDE）尚未对 llms.txt 提供强大的原生支持。不过，你仍然可以通过 MCP 服务器有效地使用 llms.txt。
🚀 使用 mcpdoc 服务器¶
我们提供了一个 MCP 服务器，其设计目的是为大语言模型（LLM）和集成开发环境（IDE）提供文档服务：
👉 langchain-ai/mcpdoc GitHub 仓库
这个 MCP 服务器允许将 llms.txt 集成到 Cursor、Windsurf、Claude 和 Claude Code 等工具中。
📘 仓库中提供了 设置说明和使用示例。
使用 llms-full.txt¶
LangGraph 的 llms-full.txt 文件通常包含数十万个标记，超出了大多数大语言模型（LLM）的上下文窗口限制。要有效使用此文件，请按以下方法操作：
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使用集成开发环境（IDE）（例如 Cursor、Windsurf）：
- 将
llms-full.txt作为自定义文档添加。IDE 会自动对内容进行分块和索引，实现检索增强生成（RAG）。
- 将
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不使用 IDE 支持：
- 使用具有大上下文窗口的聊天模型。
- 实施 RAG 策略以高效管理和查询文档。