Cos'è TOON?

TOON (Token-Oriented Object Notation) è un formato di serializzazione dati compatto e leggibile progettato specificamente per i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM). A differenza di JSON, che ripete i nomi dei campi per ogni oggetto in un array, TOON dichiara i nomi dei campi una volta e poi trasmette i dati in righe—simile a CSV ma con struttura esplicita. Questo design riduce tipicamente l'uso di token del 30-60% rispetto a JSON formattato, specialmente per array uniformi di oggetti. TOON combina la struttura basata sull'indentazione di YAML per oggetti annidati con l'efficienza tabellare di CSV, ottimizzata per contesti LLM dove i costi dei token contano.

Descrizione dello strumento

Questo validatore controlla la correttezza della sintassi del formato TOON e fornisce statistiche dettagliate sulla struttura dei dati. Analizza l'input TOON utilizzando la libreria ufficiale @toon-format/toon, valida la sintassi e genera metriche complete inclusi conteggio caratteri, conteggio righe, numero di array, oggetti, valori primitivi e conteggio totale campi. Usa questo strumento per verificare l'integrità dei dati TOON prima di inviarli agli LLM o per analizzare la complessità della struttura TOON.

Funzionalità

  • Validazione sintassi - Verifica la correttezza del formato TOON utilizzando il parser ufficiale
  • Conteggio caratteri - Numero totale di caratteri nell'input
  • Conteggio righe - Numero di righe nei dati TOON
  • Rilevamento array - Conta tutte le strutture array nei dati
  • Rilevamento oggetti - Conta tutte le strutture oggetto incluse quelle annidate
  • Analisi primitive - Conta stringhe, numeri, booleani e valori null
  • Conteggio campi - Totalizza tutti i campi oggetto nell'intera struttura
  • Validazione in tempo reale - Feedback istantaneo durante la digitazione
  • Evidenziazione sintassi - Evidenziazione codice specifica TOON per migliore leggibilità
  • Messaggi di errore - Descrizioni errori chiare per sintassi non valida

Casi d'uso

  1. Validazione pre-invio - Verificare la sintassi TOON prima di inviare dati alle API LLM per evitare errori e token sprecati
  2. Analisi struttura - Comprendere la complessità dei dati TOON esaminando i conteggi di array, oggetti e campi
  3. Apprendimento formato - Testare esempi di sintassi TOON per imparare il formato attraverso tentativi ed errori con feedback immediato
  4. Controllo qualità dati - Assicurare che i dati TOON siano formattati correttamente dopo generazione o conversione da altri formati
  5. Ottimizzazione token - Analizzare la struttura TOON per identificare opportunità di ulteriore riduzione token

Statistiche spiegate

Caratteri: Conteggio totale caratteri inclusi spazi e a capo. Utile per confrontare la compattezza TOON rispetto a JSON.

Righe: Numero di righe nell'input. Il formato tabellare di TOON utilizza tipicamente meno righe di JSON formattato.

Array: Conteggio strutture array. Gli array tabellari TOON ([N]{fields}:) sono più efficienti in token degli array JSON per dati uniformi.

Oggetti: Conteggio strutture oggetto. Include sia oggetti root che oggetti annidati nella gerarchia dati.

Valori primitivi: Conteggio totale di tutti i valori non-compositi (stringhe, numeri, booleani, null). Indica densità dati.

Campi totali: Somma di tutte le proprietà oggetto nell'intera struttura. Conteggi campi elevati beneficiano maggiormente del formato TOON.

Processo di validazione

  1. Analizzare input TOON - Usa la funzione decode di @toon-format/toon per analizzare la stringa input
  2. Validare sintassi - Se l'analisi ha successo, la sintassi TOON è valida; se genera un errore, la sintassi non è valida
  3. Analizzare struttura - Attraversa ricorsivamente i dati analizzati per contare array, oggetti e primitive
  4. Calcolare statistiche - Calcola conteggio caratteri, conteggio righe e totali campi
  5. Visualizzare risultati - Mostra stato validazione e statistiche dettagliate nell'area output

Vantaggi del formato TOON

  • 30-60% token in meno rispetto a JSON per dati tabellari uniformi
  • Struttura esplicita con lunghezze array e dichiarazioni campi
  • Compatibile con LLM con protezioni che abilitano validazione
  • Leggibile dall'uomo con sintassi minima e struttura chiara
  • Rappresentazione senza perdite di dati JSON senza perdita di informazioni

Quando usare TOON

TOON eccelle con:

  • Grandi dataset con strutture array uniformi
  • Oggetti ripetuti con gli stessi campi
  • Risposte API con schemi coerenti
  • Risultati query database con colonne fisse
  • Qualsiasi dato JSON dove i costi token contano

Per dati profondamente annidati o non uniformi, JSON può rimanere più efficiente.