Mis on TOON?

TOON (Token-Oriented Object Notation) on kompaktne, inimloetav andmeserialiseerimisvorming, mis on spetsiaalselt loodud suurte keelemudelite (LLM‑de) jaoks. Erinevalt JSON‑ist, mis kordab väljade nimesid iga objekti puhul massiivis, deklareerib TOON väljade nimed üks kord ja edastab seejärel andmed ridadena – sarnane CSV‑le, kuid selge struktuuriga. See disain vähendab tavaliselt tokenite kasutust 30–60 % võrreldes vormindatud JSON‑iga, eriti ühtsete objektimassiivide korral. TOON ühendab YAML‑i taandridade põhise struktuuri sisemiste objektide jaoks CSV‑i tabelilise tõhususega, optimeeritud LLM‑i kontekstides, kus tokenite kulu on oluline.

Tööriista kirjeldus

See validator kontrollib TOON‑vormingus süntaksi õigsust ning pakub üksikasjalikke statistikaid andmestruktuuri kohta. See parsib TOON‑sisendi kasutades ametlikku @toon-format/toon teeki, valideerib süntaksi ja väljastab põhjalikud mõõdikud, sealhulgas tähemärkide arv, ridade arv, massiivide, objektide, primitiivsete väärtuste ning väljade koguarvu. Kasuta seda tööriista TOON‑andmete terviklikkuse kontrollimiseks enne nende saatmist LLM‑idele või TOON‑struktuuri keerukuse analüüsimiseks.

Funktsioonid

  • Süntaksi valideerimine – kontrollib TOON‑vormingus süntaksi õigsust ametliku parseri abil
  • Tähemärkide arv – sisendi tähemärkide koguarv
  • Ridade arv – TOON‑andmete ridade arv
  • Massiivi tuvastamine – loeb kõiki andmetes olevaid massiivi struktuure
  • Objekti tuvastamine – loeb kõiki objektistruktuure, kaasa arvatud sisemised
  • Primitiivne analüüs – loeb stringe, numbreid, booleane ja null‑väärtusi
  • Väljade loendamine – summeerib kõik objektiväljad kogu struktuuris
  • Reaalajas valideerimine – kohene tagasiside sisestamisel
  • Süntaksi esiletõstmine – TOON‑spetsiifiline koodi esiletõstmine parema loetavuse jaoks
  • Vea teated – selged veakirjeldused kehtetu süntaksi korral

Kasutusjuhtumid

  1. Enne esitamist valideerimine – kontrolli TOON‑süntaksit enne andmete saatmist LLM‑API‑dele, et vältida vigu ja raisatud tokenite kasutamist
  2. Struktuuri analüüs – mõista TOON‑andmete keerukust, uurides massiivide, objektide ja väljade arvu
  3. Vormingu õppimine – testi TOON‑süntaksi näiteid, et õppida vormingut katse‑ja‑vea meetodil koos kohese tagasisidega
  4. Andmete kvaliteedi kontroll – veendu, et TOON‑andmed oleksid korrektselt vormindatud pärast genereerimist või konverteerimist teistest vormingutest
  5. Tokenite optimeerimine – analüüsi TOON‑struktuuri, et leida võimalusi täiendavaks tokenite vähendamiseks

Statistika selgitus

Tähemärgid: Koguarv tähemärke, kaasa arvatud tühikud ja reavahetused. Kasulik TOON‑kompaktsuse võrdlemiseks JSON‑iga.

Readused: Sisendi ridade arv. TOON‑tabelvorm kasutab tavaliselt vähem ridu kui vormindatud JSON.

Massiivid: Massiivi struktuuride arv. TOON‑tabelmassiivid ([N]{fields}:) on ühtsete andmete puhul tokenite poolest tõhusamad kui JSON‑massivid.

Objektid: Objektistruktuuride arv. Hõlmab nii juurobjekte kui ka sisemisi objekte andmehärra sees.

Primitiivsed väärtused: Kõikide mittesõnastiklike väärtuste (stringid, numbrid, booleani, null) koguarv. Näitab andmete tihedust.

Koguväljad: Kõikide objektide omaduste summa kogu struktuuris. Suur väliarv toob TOON‑vormingust kõige rohkem kasu.

Valideerimisprotsess

  1. Parseeri TOON‑sisend – kasutab @toon-format/toon dekoodifunktsiooni sisendi stringi parsimiseks
  2. Valideeri süntaks – kui parsimine õnnestub, on TOON‑süntaks kehtiv; kui tekib viga, on süntaks kehtetu
  3. Analüüsi struktuuri – käib rekursiivselt läbi parsitud andmed, loendades massiive, objekte ja primitiive
  4. Arvuta statistika – arvutab tähemärkide arvu, ridade arvu ja väljade koguarvu
  5. Kuva tulemused – näitab valideerimise olekut ja üksikasjalikku statistikat väljundialas

TOON‑vormingus eelised

  • 30–60 % vähem tokenite kui JSON‑is ühtsete tabelandmete puhul
  • Selge struktuur – massiivide pikkused ja väljade deklaratsioonid
  • LLM‑sõbralik – kaitsemehhanismid, mis võimaldavad valideerimist
  • Inimloetav – minimaalne süntaks ja selge struktuur
  • Kadudeta – JSON‑andmete esitus ilma teabe kadumiseta

Millal kasutada TOON‑i

TOON paistab silma:

  • Suurte andmekogumite puhul, millel on ühtsed massiivistruktuurid
  • Korduvate objektide puhul, millel on samad väljad
  • API‑vastuste puhul, millel on järjepidevad skeemid
  • Andmebaasi päringu tulemuste puhul, millel on fikseeritud veerud
  • Iga JSON‑andmete puhul, kus tokenite kulu on oluline

Sügavalt sisemiste või mitteametlike andmete korral võib JSON siiski olla tõhusam.