TOON वैलिडेटर

TOON क्या है?

TOON (Token-Oriented Object Notation) एक कॉम्पैक्ट, मानव-पठनीय डेटा सीरियलाइज़ेशन फ़ॉर्मेट है जिसे विशेष रूप से Large Language Models (LLMs) के लिए डिज़ाइन किया गया है। JSON के विपरीत, जो एरे में प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए फ़ील्ड नाम दोहराता है, TOON फ़ील्ड नाम एक बार घोषित करता है और फिर डेटा को पंक्तियों में प्रसारित करता है—CSV के समान लेकिन स्पष्ट संरचना के साथ। यह डिज़ाइन फ़ॉर्मेटेड JSON की तुलना में टोकन उपयोग को 30‑60% तक कम करता है, विशेषकर समान ऑब्जेक्ट एरे के लिए। TOON ने YAML की इंडेंटेशन‑आधारित संरचना को नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स के लिए और CSV की टेबलर दक्षता को एक साथ जोड़ा है, जो LLM संदर्भों में टोकन लागत के महत्व को ध्यान में रखकर अनुकूलित है।

टूल विवरण

यह वैलिडेटर TOON फ़ॉर्मेट सिंटैक्स की शुद्धता की जाँच करता है और डेटा संरचना के बारे में विस्तृत आँकड़े प्रदान करता है। यह आधिकारिक @toon-format/toon लाइब्रेरी का उपयोग करके TOON इनपुट को पार्स करता है, सिंटैक्स को वैलिडेट करता है, और अक्षर गणना, लाइन गणना, ऐरे, ऑब्जेक्ट, प्रिमिटिव मान, और कुल फ़ील्ड गणना सहित व्यापक मीट्रिक्स आउटपुट करता है। इस टूल का उपयोग करके आप LLMs को डेटा भेजने से पहले TOON डेटा की अखंडता सत्यापित कर सकते हैं या TOON संरचना की जटिलता का विश्लेषण कर सकते हैं।

विशेषताएँ

• सिंटैक्स सत्यापन - आधिकारिक पार्सर का उपयोग करके TOON फ़ॉर्मेट की शुद्धता की पुष्टि करता है
• अक्षर गणना - इनपुट में कुल अक्षरों की संख्या
• लाइन गणना - TOON डेटा में लाइनों की संख्या
• ऐरे पहचान - डेटा में सभी ऐरे संरचनाओं की गिनती करता है
• ऑब्जेक्ट पहचान - नेस्टेड सहित सभी ऑब्जेक्ट संरचनाओं की गिनती करता है
• प्रिमिटिव विश्लेषण - स्ट्रिंग, नंबर, बूलियन और null मानों की गिनती करता है
• फ़ील्ड गणना - पूरी संरचना में सभी ऑब्जेक्ट फ़ील्ड्स का कुल
• रियल-टाइम सत्यापन - टाइप करते ही तुरंत प्रतिक्रिया
• सिंटैक्स हाइलाइटिंग - बेहतर पठनीयता के लिए TOON-विशिष्ट कोड हाइलाइटिंग
• त्रुटि संदेश - अमान्य सिंटैक्स के लिए स्पष्ट त्रुटि विवरण

उपयोग के मामले

1. Pre-submission validation - LLM API को डेटा भेजने से पहले TOON सिंटैक्स को सत्यापित करें ताकि त्रुटियों और बर्बाद टोकनों से बचा जा सके
2. Structure analysis - ऐरे, ऑब्जेक्ट और फ़ील्ड गिनती की जाँच करके TOON डेटा की जटिलता को समझें
3. Format learning - तुरंत प्रतिक्रिया के साथ TOON सिंटैक्स उदाहरणों का परीक्षण करके फ़ॉर्मेट सीखें
4. Data quality check - अन्य फ़ॉर्मेट से जनरेट या कन्वर्ट करने के बाद TOON डेटा का सही फ़ॉर्मेट सुनिश्चित करें
5. Token optimization - TOON संरचना का विश्लेषण करके अतिरिक्त टोकन कमी के अवसर पहचानें

आँकड़े समझाए गए

अक्षर: व्हाइटस्पेस और नई लाइनों सहित कुल अक्षर गणना। TOON की कॉम्पैक्टनेस की JSON से तुलना में उपयोगी।
लाइनें: इनपुट में लाइनों की संख्या। TOON का टेबलर फ़ॉर्मेट आमतौर पर फ़ॉर्मेटेड JSON से कम लाइनों का उपयोग करता है।
ऐरे: ऐरे संरचनाओं की गिनती। TOON के टेबलर ऐरे ([N]{fields}:) समान डेटा के लिए JSON ऐरे की तुलना में अधिक टोकन‑कुशल हैं।
ऑब्जेक्ट्स: ऑब्जेक्ट संरचनाओं की गिनती। इसमें रूट ऑब्जेक्ट्स और डेटा पदानुक्रम में नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स दोनों शामिल हैं।
प्रिमिटिव मान: सभी गैर‑संकलित मानों (स्ट्रिंग, नंबर, बूलियन, null) की कुल गिनती। डेटा घनत्व को दर्शाता है।
कुल फ़ील्ड्स: पूरी संरचना में सभी ऑब्जेक्ट प्रॉपर्टीज़ का योग। उच्च फ़ील्ड गिनती TOON के फ़ॉर्मेट से सबसे अधिक लाभान्वित होती है।

सत्यापन प्रक्रिया

1. Parse TOON input - @toon-format/toon डिकोड फ़ंक्शन का उपयोग करके इनपुट स्ट्रिंग को पार्स करता है
2. Validate syntax - यदि पार्सिंग सफल होती है तो TOON सिंटैक्स वैध है; यदि त्रुटि फेंकता है तो सिंटैक्स अमान्य है
3. Analyze structure - पार्स किए गए डेटा को पुनरावर्ती रूप से ट्रैवर्स करके ऐरे, ऑब्जेक्ट और प्रिमिटिव की गिनती करता है
4. Calculate statistics - अक्षर गणना, लाइन गणना और फ़ील्ड कुल की गणना करता है
5. Display results - आउटपुट एरिया में वैलिडेशन स्थिति और विस्तृत आँकड़े दिखाता है

TOON फ़ॉर्मेट के लाभ

• 30‑60% कम टोकन समान टेबलर डेटा के लिए JSON की तुलना में
• स्पष्ट संरचना ऐरे लंबाई और फ़ील्ड घोषणा के साथ
• LLM‑friendly गार्डरेल्स के साथ जो वैलिडेशन सक्षम करते हैं
• मानव‑पठनीय न्यूनतम सिंटैक्स और स्पष्ट संरचना के साथ
• Lossless JSON डेटा का प्रतिनिधित्व बिना सूचना हानि के

TOON कब उपयोग करें

TOON उत्कृष्ट है:

• समान ऐरे संरचनाओं वाले बड़े डेटासेट्स के साथ
• समान फ़ील्ड वाले दोहराए गए ऑब्जेक्ट्स के साथ
• स्थिर स्कीमा वाले API प्रतिक्रियाओं के साथ
• निश्चित कॉलम वाले डेटाबेस क्वेरी परिणामों के साथ
• किसी भी JSON डेटा के साथ जहाँ टोकन लागत महत्वपूर्ण है

गहराई से नेस्टेड या असमान डेटा के लिए, JSON अभी भी अधिक कुशल रह सकता है।