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JSON ↔ TOON कनवर्टर - LLM टोकन अनुकूलित प्रारूप

JSON इनपुट
TOON आउटपुट

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

TOON (Token-Oriented Object Notation) क्या है?

TOON (Token-Oriented Object Notation) एक कॉम्पैक्ट, मानव-पठनीय डेटा सीरियलाइज़ेशन प्रारूप है जो विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLM) अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ChatGPT, Claude, Gemini और अन्य LLM जैसे AI मॉडल के साथ काम करते समय टोकन खपत लागत की बढ़ती चिंता को दूर करने के लिए बनाया गया था।

LLM प्रॉम्प्ट के लिए JSON के बजाय TOON का उपयोग क्यों करें?

बड़े भाषा मॉडल के साथ काम करते समय JSON के बजाय TOON का उपयोग करने के कई ठोस कारण हैं। पहला, लागत में कमी - OpenAI का GPT-4, Anthropic का Claude और Google का Gemini जैसे LLM API टोकन उपयोग के आधार पर शुल्क लेते हैं, और TOON संरचित डेटा के लिए आपके टोकन खपत को 30-50% कम कर सकता है।

TOON प्रारूप कैसे काम करता है?

TOON दोहराई जाने वाली JSON संरचनाओं को अधिक कुशल सारणीबद्ध प्रतिनिधित्व में बदलकर काम करता है। मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि जब आपके पास समान गुणों वाले ऑब्जेक्ट की सरणी होती है, तो JSON प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए सभी गुण नामों को दोहराता है। TOON हेडर पंक्ति में स्कीमा को एक बार घोषित करके इस अतिरेक को समाप्त करता है।

// JSON (89 characters)
[{"id":1,"name":"Alice"},{"id":2,"name":"Bob"}]

// TOON (42 characters, 53% smaller)
[2](id,name):
  1,Alice
  2,Bob

TOON और JSON के बीच मुख्य अंतर क्या हैं?

जबकि TOON और JSON दोनों डेटा सीरियलाइज़ेशन प्रारूप हैं, उनके दृष्टिकोण और उपयोग के मामलों में मौलिक अंतर हैं। JSON एक वर्बोज़ की-वैल्यू पेयर सिंटैक्स का उपयोग करता है जहां प्रत्येक ऑब्जेक्ट स्पष्ट रूप से अपने सभी गुणों का नाम देता है। TOON एक स्कीमा-फर्स्ट दृष्टिकोण का उपयोग करता है।

TOON के साथ कितनी टोकन बचत की उम्मीद कर सकते हैं?

TOON से टोकन बचत आपकी डेटा संरचना के आधार पर भिन्न होती है, लेकिन दोहराई गई स्कीमा वाले संरचित डेटा के लिए विशिष्ट बचत 30% से 60% तक होती है।

TOON प्रारूप का मूल सिंटैक्स क्या है?

TOON सिंटैक्स न्यूनतम लेकिन अभिव्यंजक होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मूल निर्माण खंड हैं: 1) साधारण की-वैल्यू जोड़े अलग-अलग पंक्तियों में 'key: value' के रूप में लिखे जाते हैं।

// Array with schema header
products[3](id,name,price):
  1,Widget,9.99
  2,Gadget,19.99
  3,Gizmo,29.99

// Nested object
user:
  name: John Doe
  age: 30
  address:{city: New York, zip: 10001}

TOON कौन से डेटा प्रकारों का समर्थन करता है?

TOON JSON के समान सभी डेटा प्रकारों का समर्थन करता है, रूपांतरण के दौरान पूर्ण डेटा निष्ठा सुनिश्चित करता है।

ChatGPT, Claude और अन्य LLM के साथ TOON प्रारूप का उपयोग कैसे करें?

LLM के साथ TOON का उपयोग करना सीधा है और 'बताने के बजाय दिखाएं' दृष्टिकोण का पालन करता है। सबसे प्रभावी तरीका 'toon' भाषा पहचानकर्ता का उपयोग करके अपने TOON डेटा को कोड ब्लॉक में लपेटना है।

// LLM Prompt Example:
Here is user data in TOON format:

users[3](id,name,email):
  1,Alice,[email protected]
  2,Bob,[email protected]
  3,Charlie,[email protected]

Please analyze this data and respond in the same TOON format.

कौन सी प्रोग्रामिंग भाषाएं TOON का समर्थन करती हैं?

TOON को कई प्रोग्रामिंग भाषाओं में आधिकारिक और सामुदायिक कार्यान्वयन दोनों के साथ बढ़ता समर्थन प्राप्त है।

TOON कब उपयोग करें बनाम JSON के साथ कब रहें?

TOON कुछ परिदृश्यों के लिए आदर्श है जबकि JSON दूसरों के लिए बेहतर रहता है। TOON का उपयोग करें जब: 1) आप LLM को संरचित डेटा भेज रहे हैं और टोकन लागत कम करना चाहते हैं।

TOON प्रारूप की सीमाएं क्या हैं?

जबकि TOON महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, इसकी सीमाओं को समझना महत्वपूर्ण है। पहला, TOON सुसंगत स्कीमा वाले ऑब्जेक्ट की सरणियों के लिए अनुकूलित है।

LLM के साथ TOON उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?

LLM के साथ काम करते समय TOON के लाभों को अधिकतम करने के लिए, इन सर्वोत्तम अभ्यासों का पालन करें: 1) TOON में बदलने से पहले हमेशा अपने JSON को मान्य करें।