TOON เทียบ JSON ใน LLM: คืออะไร และจะมาแทนที่ JSON ใน AI Agent หรือไม่

บทนำ

ในโลกปัจจุบันของ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) และ AI Agent รูปแบบที่เราใช้ในการส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างมีความสำคัญมากกว่าที่เคยเป็นมา ขอแนะนำ TOON (Token-Oriented Object Notation) รูปแบบการซีเรียลไลซ์ใหม่ที่กำลังมาแรง ซึ่งสัญญาว่าจะลดการใช้โทเค็นในขณะที่ยังคงรักษาสภาพโครงสร้าง ความสามารถในการอ่าน และความตระหนักรู้ต่อสคีมาไว้ได้ แต่ TOON คืออะไรกันแน่ และมันจะสามารถเข้ามาแทนที่ JSON ในเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ LLM ได้จริงหรือ? ในบทความนี้ เราจะสำรวจการออกแบบของ TOON, เปรียบเทียบกับ JSON (และรูปแบบอื่น ๆ เช่น YAML และ JSON ที่ถูกบีบอัด) และพิจารณาว่ามันเป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับ AI Agent ในโลกแห่งความเป็นจริงหรือไม่

TOON คืออะไร?

TOON ซึ่งย่อมาจาก Token-Oriented Object Notation คือรูปแบบการซีเรียลไลซ์ที่มนุษย์อ่านได้ มีความตระหนักรู้ต่อสคีมา และได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับอินพุตของ LLM ตามที่ผู้สร้างระบุไว้ รูปแบบนี้ยังคงรักษาโมเดลข้อมูลเดียวกับ JSON — ทั้งอ็อบเจกต์, อาร์เรย์ และข้อมูลพื้นฐาน — แต่ใช้ไวยากรณ์ที่กะทัดรัดกว่า ซึ่งออกแบบมาเพื่อลดจำนวนโทเค็นเมื่อป้อนเข้าสู่โมเดล

คุณสมบัติหลักของ TOON ได้แก่:

• ประสิทธิภาพของโทเค็น: TOON มักจะใช้ โทเค็นน้อยกว่า 30-60% เมื่อเทียบกับ JSON ที่จัดรูปแบบสวยงามสำหรับอาร์เรย์ขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้างสม่ำเสมอ
• การกำหนดที่ตระหนักรู้ต่อสคีมา: มีการกำหนดความยาวของอาร์เรย์ (เช่น users[3]) และส่วนหัวฟิลด์ ({id,name}) อย่างชัดเจน ซึ่งช่วยให้ LLM ตรวจสอบและตีความโครงสร้างได้อย่างน่าเชื่อถือ
• ไวยากรณ์ที่เรียบง่าย: TOON ตัดเครื่องหมายวรรคตอนส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับ JSON ออก (วงเล็บปีกกา, วงเล็บเหลี่ยม, เครื่องหมายคำพูดส่วนใหญ่) และใช้การเยื้องและเครื่องหมายจุลภาค ซึ่งคล้ายกับ YAML และ CSV

• รูปแบบตารางสำหรับอาร์เรย์ที่มีโครงสร้างสม่ำเสมอ: เมื่อคุณมีหลายอ็อบเจกต์ที่มีคีย์เดียวกัน TOON จะใช้โครงสร้างแบบแถวที่กะทัดรัด (สไตล์ CSV) ซึ่งประกาศฟิลด์เพียงครั้งเดียว จากนั้นจึงแสดงรายการค่าในแต่ละแถว

กล่าวโดยสรุป ตามที่ระบุไว้บน GitHub TOON ไม่ใช่โมเดลข้อมูลใหม่ — หากแต่เป็น เลเยอร์การแปล: คุณเขียนข้อมูลของคุณในรูปแบบ JSON หรือโครงสร้างข้อมูลดั้งเดิม และแปลงเป็น TOON เมื่อส่งไปยัง LLM เพื่อประหยัดโทเค็น

การเปรียบเทียบ TOON กับ JSON, YAML และ Compressed JSON

เพื่อให้เข้าใจว่า TOON อาจเข้ามาแทนที่ JSON สำหรับ LLM และ AI Agent ได้หรือไม่ การเปรียบเทียบกับรูปแบบการซีเรียลไลซ์ทั่วไปอื่น ๆ รวมถึง YAML และ JSON แบบบีบอัด จะเป็นประโยชน์

JSON

1. ความคุ้นเคย: JSON มีอยู่ทั่วไปและได้รับการสนับสนุนจากเกือบทุกภาษาโปรแกรม ไลบรารี และ API
2. ความละเอียด: JSON มีอักขระโครงสร้างจำนวนมาก เช่น เครื่องหมายคำพูด วงเล็บปีกกา วงเล็บเหลี่ยม ซึ่งเพิ่มจำนวนโทเค็นเมื่อใช้ในพรอมต์ของ LLM
3. ไม่มีการตระหนักรู้ต่อสคีมา: JSON มาตรฐานไม่ได้สื่อสารความยาวของอาร์เรย์หรือส่วนหัวฟิลด์อย่างชัดเจน ซึ่งอาจนำไปสู่ความกำกวมเมื่อ LLM สร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างขึ้นใหม่

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 30
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 25
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35
  }
]

Compressed JSON (หรือ Minified JSON)

1. ความกะทัดรัด: ด้วยการลบช่องว่าง บรรทัดใหม่ และการเยื้อง JSON แบบย่อจึงลดขนาดลงเมื่อเทียบกับ JSON ที่จัดรูปแบบสวยงาม
2. ยังคงใช้โทเค็นมาก: แม้แต่ JSON แบบบีบอัดก็ยังคงรักษาอักขระโครงสร้างทั้งหมด (วงเล็บปีกกา, เครื่องหมายคำพูด, เครื่องหมายจุลภาค) ซึ่งเพิ่มการใช้โทเค็นในบริบทของ LLM
3. ไม่มีตัวป้องกันโครงสร้าง: มันขาดตัวบ่งชี้สคีมาที่ชัดเจนที่ TOON มีให้ ดังนั้น LLM อาจมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดมากขึ้นเมื่อสร้างข้อมูลขึ้นใหม่

[{"id":1,"name":"Alice","age":30},
{"id":2,"name":"Bob","age":25},
{"id":3,"name":"Charlie","age":35}]

YAML

1. อ่านง่าย: YAML ใช้การเยื้องแทนวงเล็บปีกกา ซึ่งทำให้ข้อมูลที่ซ้อนกันอ่านง่ายขึ้นสำหรับมนุษย์
2. ละเอียดน้อยกว่า JSON: เนื่องจากหลีกเลี่ยงวงเล็บปีกกาและเครื่องหมายคำพูดจำนวนมาก YAML จึงสามารถประหยัดโทเค็นได้บ้างเมื่อเทียบกับ JSON
3. ความกำกวม: หากไม่มีความยาวของอาร์เรย์หรือส่วนหัวฟิลด์ที่ชัดเจน (เว้นแต่จะเพิ่มด้วยตนเอง) LLM อาจตีความโครงสร้างผิดพลาดหรือสูญเสียความแม่นยำ

- id: 1
  name: Alice
  age: 30
- id: 2
  name: Bob
  age: 25
- id: 3
  name: Charlie
  age: 35

TOON

1. การประหยัดโทเค็น: TOON ช่วยลดโทเค็นได้อย่างมาก โดยเฉพาะสำหรับอาร์เรย์ที่มีโครงสร้างสม่ำเสมอ เนื่องจากมีการแสดงผลแบบตารางและเครื่องหมายวรรคตอนที่น้อยที่สุด (Aitoolnet)
2. ตัวป้องกันสคีมา: ตัวบ่งชี้ที่ชัดเจน (เช่น [N] และ {fields}) ให้สัญญาณการตรวจสอบแก่ LLM ซึ่งช่วยปรับปรุงความถูกต้องของโครงสร้าง
3. อ่านง่ายสำหรับมนุษย์: การผสมผสานระหว่างการเยื้องและแถวที่คล้าย CSV ทำให้มันอ่านง่ายมาก โดยเฉพาะสำหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับ YAML หรือข้อมูลแบบตาราง (Toonkit | ชุดเครื่องมือรูปแบบ TOON ที่สุดยอด)
4. การแลกเปลี่ยนระหว่างโทเค็นกับโมเดล: สำหรับข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอหรือข้อมูลที่ซ้อนกันหลายชั้น JSON อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า แท้จริงแล้วประโยชน์ของ TOON จะโดดเด่นที่สุดเมื่อข้อมูลเป็นแบบตารางและสม่ำเสมอ

[3]{id,name,age}:
  1,Alice,30
  2,Bob,25
  3,Charlie,35

TOON ในบริบทของ AI Agent และ LLM

เหตุใด นักพัฒนาจึงสำรวจ TOON ในบริบทของ LLM และ AI Agent? นี่คือแรงจูงใจหลักบางประการ:

• ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: API ของ LLM มักคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็น การลดการใช้โทเค็นทำให้ TOON สามารถลดต้นทุนอินพุตได้อย่างมาก
• การเพิ่มประสิทธิภาพ Context Window: ข้อมูลที่ถูกซีเรียลไลซ์ขนาดเล็กหมายถึงมีพื้นที่ใน context window ของโมเดลมากขึ้นสำหรับเนื้อหาอื่น ๆ (คำสั่ง, ตัวอย่าง, chain-of-thought)
• ความน่าเชื่อถือที่เพิ่มขึ้น: โครงสร้างที่ชัดเจน (ความยาวของอาร์เรย์, ชื่อฟิลด์) ช่วยให้ LLM ตรวจสอบรูปแบบอินพุตและลดการสร้างข้อมูลเท็จ (hallucinations) หรือการวางข้อมูลผิดตำแหน่ง
• เวิร์กโฟลว์แบบ Agent: สำหรับ AI Agent ที่ดำเนินการเรียกใช้เครื่องมือหรือการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน TOON ช่วยรักษาความสอดคล้องและความชัดเจนของข้อมูลที่มีโครงสร้างในแต่ละขั้นตอน
• การแปลงที่ราบรื่น: คุณสามารถดูแลส่วนหลังบ้านของคุณในรูปแบบ JSON, แปลงเป็น TOON ก่อนส่งไปยัง LLM และแยกวิเคราะห์กลับในภายหลัง — โดยไม่ต้องยกเครื่องโมเดลข้อมูลของคุณใหม่

ข้อจำกัดและเวลาที่ TOON อาจไม่เหมาะสม

แม้จะมีข้อดี แต่ TOON ก็ไม่ใช่ยาวิเศษ มีหลายสถานการณ์ที่ JSON (หรือรูปแบบอื่น ๆ) อาจยังคงดีกว่า:

• ข้อมูลที่ซ้อนกันหลายชั้นหรือไม่สม่ำเสมอ: หากข้อมูลของคุณมีหลายระดับหรือรูปร่างอ็อบเจกต์ไม่สอดคล้องกัน วิธีการแบบตารางของ TOON อาจไม่สามารถใช้ได้ และ JSON อาจกะทัดรัดหรือชัดเจนกว่า
• ความไม่เข้ากันของการฝึกฝน: LLM จำนวนมากได้รับการฝึกฝนส่วนใหญ่จาก JSON ไม่ใช่ TOON มีความเสี่ยงที่ LLM จะตีความเนื้อหา TOON ผิดพลาดหากไม่ได้รับพรอมต์ที่ถูกต้อง ดังที่ผู้ใช้บางคนตั้งข้อสังเกตบน Reddit การสอนโมเดลรูปแบบใหม่ๆ อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการแยกวิเคราะห์
• ความคาดหวังในการแลกเปลี่ยนข้อมูล: หากข้อมูลของคุณต้องถูกใช้โดยระบบดั้งเดิม, API, หรือพื้นที่จัดเก็บที่คาดหวัง JSON, TOON อาจไม่ได้รับการยอมรับโดยตรง
• ความสมบูรณ์ของเครื่องมือ: แม้ว่าจะมี SDK ใน TypeScript, Python และอื่นๆ แต่ TOON ยังคงเป็นของใหม่กว่าและได้รับการสนับสนุนน้อยกว่า JSON หรือ YAML ในวงกว้าง

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

คำถามที่ 1: TOON ย่อมาจากอะไร?
คำตอบ: TOON ย่อมาจาก Token-Oriented Object Notation ซึ่งเป็นรูปแบบที่ออกแบบมาเพื่อเข้ารหัสข้อมูลที่มีโครงสร้างให้ใช้โทเค็นน้อยลง โดยเฉพาะสำหรับอินพุตของ LLM

คำถามที่ 2: TOON สามารถแสดงข้อมูล JSON ได้ทั้งหมดหรือไม่?
คำตอบ: ได้ — ตามข้อมูลจาก ToonParse, TOON เป็นรูปแบบที่ไม่สูญเสียข้อมูลเมื่อเทียบกับโมเดลข้อมูล JSON ซึ่งรองรับประเภทข้อมูลพื้นฐาน, อ็อบเจกต์, และอาร์เรย์แบบเดียวกับที่ JSON รองรับ

คำถามที่ 3: TOON ช่วยประหยัดโทเค็นได้มากน้อยเพียงใด?
คำตอบ: การวัดประสิทธิภาพบน ToonParse และ GitHub ชี้ให้เห็นว่า TOON สามารถลดจำนวนโทเค็นได้ถึง 30–60% เมื่อเทียบกับ JSON ที่จัดรูปแบบสวยงามสำหรับอาร์เรย์ที่มีโครงสร้างสม่ำเสมอ ความแม่นยำทั่วไปสำหรับการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างยังคงสูง เนื่องจากมีตัวบ่งชี้สคีมาที่ชัดเจนของ TOON

คำถามที่ 4: LLM จะเข้าใจรูปแบบ TOON ได้ทันทีหรือไม่?
คำตอบ: LLM จำนวนมากสามารถเข้าใจ TOON ได้เมื่อได้รับพรอมต์ที่ถูกต้อง (เช่น การแสดงตัวอย่างด้วย users[2]{...}:) การตระหนักรู้ต่อสคีมาใน TOON ช่วยให้โมเดลตรวจสอบโครงสร้างได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น อย่างไรก็ตาม อาจต้องมีการปรับแต่งพรอมต์บางส่วนเมื่อทำงานกับโมเดลที่ไม่ได้ฝึกฝนด้วย TOON มาก่อน

คำถามที่ 5: TOON เป็นสิ่งทดแทน JSON ใน API และการจัดเก็บข้อมูลหรือไม่?
คำตอบ: ไม่จำเป็น ตามข้อมูลจาก GitHub TOON ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับอินพุตของ LLM สำหรับ API, การจัดเก็บข้อมูล หรือการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ JSON เป็นมาตรฐาน JSON หรือรูปแบบอื่น ๆ อาจยังคงเหมาะสมกว่า TOON ควรใช้เป็นเลเยอร์การแปลในไปป์ไลน์ LLM ของคุณมากที่สุด

คำตัดสิน: TOON จะเข้ามาแทนที่ JSON ใน LLM และ AI Agent หรือไม่?

สรุปสั้นๆ: TOON เป็นส่วนเสริมที่มีประสิทธิภาพและชาญฉลาดสำหรับ JSON โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM แต่ไม่น่าจะ เข้ามาแทนที่ JSON ได้ทั้งหมด ในทุกด้าน

นี่คือมุมมองของฉัน:

1. สำหรับ พรอมต์ของ LLM, AI Agent และการจัดระเบียบเครื่องมือแบบหลายขั้นตอน, TOON มอบ คุณค่าที่แท้จริง การประหยัดโทเค็น ความชัดเจน และตัวป้องกันสคีมา ทำให้เป็นทางเลือกที่น่าสนใจเมื่อต้นทุน ขนาดบริบท และความน่าเชื่อถือมีความสำคัญ
2. สำหรับ API ทั่วไป, การคงอยู่ของข้อมูล หรือความสามารถในการทำงานร่วมกัน, JSON แบบดั้งเดิม (หรือแม้แต่ JSON ที่ถูกบีบอัด/ย่อขนาด) จะยังคงเป็นรูปแบบหลัก JSON ได้รับการฝังรากลึกในเกือบทุกระบบนิเวศการเขียนโปรแกรม และหลายระบบคาดหวังรูปแบบนั้น
3. สำหรับทีมที่ทำงานกับข้อมูลโครงสร้างแบบตารางหรือสม่ำเสมออยู่แล้ว TOON อาจเป็นประโยชน์ทั้งสองฝ่าย: แปลงเป็น TOON ก่อนส่งไปยัง LLM, จากนั้นแปลงกลับเป็น JSON สำหรับการบริโภคข้อมูลต่อ

ท้ายที่สุดแล้ว TOON ไม่ใช่สิ่งทดแทนทั้งหมด ในระบบส่วนใหญ่ — เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในกล่องเครื่องมือ LLM ของคุณ ใช้มันในจุดที่คุณจะได้รับประโยชน์สูงสุด: ในพรอมต์ที่มีโครงสร้างสำหรับ Agent, ไปป์ไลน์ RAG และการใช้งาน LLM ที่คำนึงถึงต้นทุน

บทสรุป

TOON แสดงถึงวิวัฒนาการที่รอบคอบในการที่เราซีเรียลไลซ์ข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับ LLM และ AI Agent ด้วยการรวมไวยากรณ์ที่เรียบง่าย การตระหนักรู้ต่อสคีมา และความสามารถในการอ่านสำหรับมนุษย์เข้าด้วยกัน ทำให้สามารถออกแบบพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ ประหยัดต้นทุน และแม่นยำยิ่งขึ้น ในขณะที่ JSON ยังคงเป็นมาตรฐานของการแลกเปลี่ยนข้อมูล ตำแหน่งของ TOON ในฐานะเลเยอร์พิเศษสำหรับอินพุต LLM ดูเหมือนจะได้รับการยืนยันอย่างแน่นหนา

หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างขนาดใหญ่เข้าสู่ LLM โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเป็นข้อมูลที่สม่ำเสมอหรือเป็นตาราง TOON เป็นเครื่องมือที่ควรค่าแก่การสำรวจ เพียงแค่ระมัดระวังในจุดที่อาจไม่โดดเด่น และใช้ JSON หรือรูปแบบอื่น ๆ ต่อไปเมื่อบริบทเหล่านั้นเกิดขึ้น