Μορφοποιητής TOON
Μορφοποιήστε και κάνετε όμορφα δεδομένα TOON (Table Object Notation) με προσαρμόσιμα διαχωριστικά και εσοχή
Είσοδος
Έξοδος
Readme
Τι είναι το TOON;
Το TOON (Token-Oriented Object Notation) είναι μια συμπαγής μορφή σειριοποίησης δεδομένων σχεδιασμένη ειδικά για προτροπές Large Language Model (LLM). Σε αντίθεση με το JSON, το οποίο επαναλαμβάνει τα ονόματα πεδίων για κάθε αντικείμενο σε έναν πίνακα, το TOON χρησιμοποιεί μια μορφή πίνακα που δηλώνει τα πεδία μία φορά και ροές δεδομένων ως σειρές. Αυτό κάνει το TOON 30-60% πιο αποδοτικό σε tokens από το μορφοποιημένο JSON για ομοιόμορφες δομές δεδομένων, μειώνοντας άμεσα τα κόστη κατά την εργασία με API LLM βασισμένα σε tokens.
Περιγραφή Εργαλείου
Ο Μορφοποιητής TOON σας επιτρέπει να αναμορφώσετε τον κώδικα TOON με διαφορετικούς διαχωριστές και στυλ εσοχής. Επικολλήστε τον κώδικα TOON στην περιοχή εισόδου, επιλέξτε τον προτιμώμενο διαχωριστή (κόμμα, tab ή pipe) και το επίπεδο εσοχής, και δείτε αμέσως την μορφοποιημένη έξοδο. Αυτό είναι χρήσιμο όταν χρειάζεται να προσαρμόσετε τη μορφοποίηση TOON για διαφορετικά περιβάλλοντα ή να βελτιστοποιήσετε για συγκεκριμένους tokenizers.
Χαρακτηριστικά
- Πολλαπλοί Διαχωριστές: Επιλέξτε μεταξύ κόμματος (,), tab (\t) ή pipe (|) διαχωριστών για τιμές πίνακα
- Προσαρμόσιμη Εσοχή: Μορφοποίηση με 1, 2, 4 ή 8 κενά ανά επίπεδο εσοχής
- Ζωντανή Μορφοποίηση: Αυτόματη αναμόρφωση καθώς πληκτρολογείτε ή αλλάζετε επιλογές
- Επισήμανση Σύνταξης: Πλήρης υποστήριξη γλώσσας TOON με χρωματικά κωδικοποιημένη σύνταξη
- Ανίχνευση Σφαλμάτων: Σαφή μηνύματα σφάλματος για μη έγκυρη σύνταξη TOON
Περιπτώσεις Χρήσης
- Βελτιστοποίηση Χρήσης Token: Οι διαχωριστές tab συχνά tokenize πιο αποδοτικά από τα κόμματα, μειώνοντας τα κόστη API LLM
- Συνέπεια Κώδικα: Τυποποιήστε τη μορφοποίηση TOON σε ολόκληρο το έργο ή την ομάδα σας
- Αναγνωσιμότητα: Προσαρμόστε την εσοχή για να κάνετε τα δεδομένα TOON ευκολότερα στην ανάγνωση και κατανόηση
- Μετανάστευση Μορφής: Μετατροπή μεταξύ διαφορετικών στυλ διαχωριστών TOON κατά την εργασία με διάφορα εργαλεία
- Προετοιμασία Προτροπών LLM: Μορφοποιήστε τα δεδομένα TOON βέλτιστα πριν τα συμπεριλάβετε σε προτροπές