Steeds meer websites vragen zich af: lezen AI-modellen mijn llms.txt bestand en volgen ze regels zoals robots.txt? Als eigenaar van een site wil je controle over welke delen van je content door crawlers en AI-modellen worden gebruikt. Dit artikel legt helder uit hoe AI-modellen doorgaans llms.txt vinden en interpreteren, zodat je gerichte keuzes kunt maken.
Bij llmstxt.nl zijn we gespecialiseerd in praktijkgerichte adviezen rond het llms.txt-ecosysteem. Hieronder beschrijven we concrete manieren waarop modellen het bestand ophalen, parsen en toepassen, plus praktische tips die je direct kunt inzetten.
Waar en hoe AI-modellen llms.txt vinden
De meeste modellen en crawlers zoeken een llms.txt-bestand in de root van de domeinnaam (bijvoorbeeld https://voorbeeld.nl/llms.txt). Als het bestand ontbreekt, hanteren veel systemen een standaardgedrag — soms permissief (alles toegestaan), soms conservatief (beperken of retries).
Modellen halen het bestand meestal via een simpele HTTP GET op en letten op statuscodes (200, 404, 503). Redirects en content-encoding kunnen invloed hebben; niet alle crawlers volgen complexe redirects of verwerken grote bestanden.
Praktische tip of verdieping
- Zorg dat llms.txt bereikbaar is op de root van je domein zonder redirects of authenticatie.
- Gebruik een duidelijke Content-Type header (bijv. text/plain; charset=utf-8) zodat parsers het bestand goed lezen.
- Houd het bestand compact: veel crawlers hebben limieten voor bestandsgrootte en lezen alleen de eerste N kilobytes.
Hoe AI-modellen llms.txt parseren en interpreteren
Parsing is vaak simpel: modellen lezen regels één voor één, negeren opmerkingen en matchen directives op basis van user-agent of model-identificatie. Omdat er (nog) geen universele standaard is, verschillen directieven en prioriteiten per implementatie.
Sommige modellen ondersteunen model-specifieke regels (bijv. alleen toestaan voor “Model: gpt-4”), andere volgen generieke directives die op alle agents van toepassing zijn. Bij ambiguïteit valt gedrag uiteen: sommige systemen negeren onduidelijke regels, andere nemen het veiligere pad.
Praktische tip of verdieping
- Gebruik expliciete, eenvoudige regels en test ze: begin met een “User-agent: *” sectie voor algemene instructies.
- Voeg model-specifieke regels toe als je bepaalde modellen wilt toestaan of blokkeren (bijvoorbeeld een herkenbare modelnaam), maar vermeld fallback-regels voor onbekende agents.
- Beperkcomplexe patronen en regex-tenzij je zeker weet dat belangrijke crawlers die ondersteunen; eenvoudige paden en wildcards werken het best.
- Publiceer een Contact- of Policy-regel zodat eigenaren van AI-systemen bij onduidelijkheden contact kunnen opnemen.
Laat je llms.txt regelmatig controleren: gebruik een curl-test (curl -I https://jouwdomein.nl/llms.txt) om te verifieren dat het bestand bereikbaar is en de juiste headers teruggeeft — dat is een snelle check die je direct kunt uitvoeren.