TOON so với JSON trong LLM: Nó là gì và nó có thay thế JSON trong AI Agents không?

Giới thiệu

Trong thế giới của LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) và AI Agents ngày nay, các định dạng chúng ta sử dụng để gửi dữ liệu có cấu trúc trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. TOON (Token-Oriented Object Notation) là một định dạng tuần tự hóa mới nổi hứa hẹn giảm mức sử dụng token trong khi vẫn giữ được cấu trúc, khả năng đọc và nhận biết lược đồ. Nhưng chính xác thì TOON là gì, và liệu nó có thực sự có thể thay thế JSON trong các quy trình làm việc dựa trên LLM không? Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá thiết kế của TOON, cách nó so sánh với JSON (và các định dạng khác như YAML và JSON nén), cũng như liệu nó có phải là một giải pháp thay thế thực tế cho các AI agent trong thế giới thực hay không.

TOON là gì?

TOON, viết tắt của Token-Oriented Object Notation, là một định dạng tuần tự hóa có thể đọc được bằng con người, nhận biết lược đồ, được điều chỉnh đặc biệt cho đầu vào của LLM. Theo những người tạo ra nó, TOON giữ nguyên mô hình dữ liệu như JSON — đối tượng, mảng, kiểu nguyên thủy — nhưng sử dụng cú pháp gọn hơn được thiết kế để giảm thiểu số lượng token khi đưa vào các mô hình.

Các tính năng chính của TOON bao gồm:

• Hiệu quả về Token: TOON thường sử dụng ít token hơn 30-60% so với JSON được định dạng đẹp cho các mảng lớn, đồng nhất.
• Định nghĩa nhận biết lược đồ: Nó định nghĩa rõ ràng độ dài mảng (ví dụ: users[3]) và tiêu đề trường ({id,name}), giúp LLM xác thực và diễn giải cấu trúc một cách đáng tin cậy.
• Cú pháp tối giản: TOON loại bỏ phần lớn dấu câu liên quan đến JSON (dấu ngoặc nhọn, dấu ngoặc vuông, hầu hết các dấu ngoặc kép) và dựa vào thụt lề và dấu phẩy, tương tự như YAML và CSV.

• Định dạng dạng bảng cho các mảng đồng nhất: Khi bạn có nhiều đối tượng có cùng khóa, TOON sử dụng bố cục nhỏ gọn, dựa trên hàng (kiểu CSV) để khai báo các trường một lần và sau đó liệt kê các giá trị theo hàng.

Về bản chất, như đã nêu trên GitHub, TOON không phải là một mô hình dữ liệu mới — nó là một lớp dịch thuật: bạn viết dữ liệu của mình bằng JSON hoặc các cấu trúc dữ liệu gốc và chuyển đổi nó sang TOON khi gửi vào LLM để tiết kiệm token.

So sánh TOON với JSON, YAML và JSON nén

Để hiểu liệu TOON có thể thay thế JSON cho LLM và AI Agents hay không, việc so sánh nó với các định dạng tuần tự hóa phổ biến khác, bao gồm YAML và JSON nén, sẽ rất hữu ích.

JSON

1. Sự quen thuộc: JSON phổ biến khắp mọi nơi và được hỗ trợ bởi hầu hết mọi ngôn ngữ lập trình, thư viện và API.
2. Dài dòng: JSON bao gồm nhiều ký tự cấu trúc—dấu ngoặc kép, dấu ngoặc nhọn, dấu ngoặc vuông—làm tăng số lượng token khi được sử dụng trong các lời nhắc LLM.
3. Không nhận biết lược đồ: JSON tiêu chuẩn không truyền đạt rõ ràng độ dài mảng hoặc tiêu đề trường, có khả năng dẫn đến sự mơ hồ khi LLM tái tạo dữ liệu có cấu trúc.

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

JSON nén (hoặc JSON rút gọn)

1. Độ gọn: Bằng cách loại bỏ khoảng trắng, ký tự xuống dòng và thụt lề, JSON rút gọn giảm kích thước so với JSON được định dạng đẹp.
2. Vẫn tốn Token: Ngay cả JSON nén vẫn giữ lại tất cả các ký tự cấu trúc (dấu ngoặc nhọn, dấu ngoặc kép, dấu phẩy), điều này làm tăng mức sử dụng token trong các ngữ cảnh LLM.
3. Không có bảo vệ cấu trúc: Nó thiếu các dấu hiệu lược đồ rõ ràng mà TOON cung cấp, vì vậy LLM có thể dễ mắc lỗi hơn khi tái tạo dữ liệu.

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

YAML

1. Dễ đọc: YAML sử dụng thụt lề thay vì dấu ngoặc nhọn, điều này có thể làm cho dữ liệu lồng nhau dễ đọc hơn.
2. Ít dài dòng hơn JSON: Bởi vì nó tránh nhiều dấu ngoặc nhọn và dấu ngoặc kép, YAML có thể tiết kiệm một số token so với JSON.
3. Tính mơ hồ: Nếu không có độ dài mảng hoặc tiêu đề trường rõ ràng (trừ khi được thêm thủ công), LLM có thể hiểu sai cấu trúc hoặc mất độ chính xác.

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

TOON

1. Tiết kiệm Token: TOON mang lại khả năng giảm token đáng kể, đặc biệt đối với các mảng đồng nhất, nhờ ký hiệu kiểu bảng và dấu câu tối thiểu. (Aitoolnet)
2. Bảo vệ lược đồ: Các dấu hiệu rõ ràng (như [N] và {fields}) cung cấp tín hiệu xác thực cho LLM, cải thiện độ chính xác của cấu trúc.
3. Dễ đọc đối với con người: Sự kết hợp giữa thụt lề và các hàng giống CSV giúp nó khá dễ đọc, đặc biệt đối với các nhà phát triển quen thuộc với YAML hoặc dữ liệu dạng bảng. (Toonkit | Bộ công cụ định dạng TOON tối ưu)
4. Đánh đổi giữa Token và Mô hình: Đối với dữ liệu không đồng nhất hoặc lồng sâu, JSON thực sự có thể hiệu quả hơn; lợi ích của TOON nổi bật nhất khi dữ liệu dạng bảng và đồng nhất.

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

TOON trong bối cảnh AI Agents và LLM

Tại sao các nhà phát triển lại khám phá TOON trong các ngữ cảnh LLM và AI Agent? Dưới đây là một số động lực chính:

• Hiệu quả chi phí: Các API LLM thường tính phí theo token. Bằng cách giảm mức sử dụng token, TOON có thể giảm đáng kể chi phí đầu vào.
• Tối ưu hóa cửa sổ ngữ cảnh: Dữ liệu được tuần tự hóa nhỏ hơn có nghĩa là có nhiều không gian hơn trong cửa sổ ngữ cảnh của mô hình cho nội dung khác (hướng dẫn, ví dụ, chuỗi suy nghĩ).
• Cải thiện độ tin cậy: Cấu trúc rõ ràng (độ dài mảng, tên trường) giúp LLM xác thực định dạng đầu vào và giảm các ảo giác hoặc dữ liệu sai vị trí.
• Quy trình làm việc của Agent: Đối với các AI agent thực hiện các lệnh gọi công cụ hoặc suy luận đa bước, TOON giúp duy trì tính nhất quán và rõ ràng trong dữ liệu có cấu trúc qua các bước.
• Chuyển đổi liền mạch: Bạn có thể duy trì backend của mình bằng JSON, chuyển đổi sang TOON trước khi gửi đến LLM và phân tích cú pháp trở lại sau — không cần phải đại tu mô hình dữ liệu của bạn.

Hạn chế và khi nào TOON có thể không lý tưởng

Mặc dù có những ưu điểm, TOON không phải là một giải pháp vạn năng. Có một số trường hợp mà JSON (hoặc các định dạng khác) vẫn có thể ưu việt hơn:

• Dữ liệu lồng sâu hoặc không đồng nhất: Nếu dữ liệu của bạn có nhiều cấp độ hoặc hình dạng đối tượng không nhất quán, cách tiếp cận dạng bảng của TOON có thể không phù hợp, và JSON có thể gọn hơn hoặc rõ ràng hơn.
• Không phù hợp với quá trình huấn luyện: Nhiều LLM đã được huấn luyện chủ yếu trên JSON, chứ không phải TOON. Có nguy cơ LLM sẽ hiểu sai nội dung TOON nếu không được nhắc lệnh chính xác. Như một số người dùng lưu ý trên Reddit, việc dạy mô hình một định dạng mới có thể gây ra lỗi phân tích cú pháp.
• Kỳ vọng trao đổi: Nếu dữ liệu của bạn phải được sử dụng bởi các hệ thống truyền thống, API hoặc bộ lưu trữ mong đợi JSON, TOON có thể không được chấp nhận trực tiếp.
• Độ trưởng thành của công cụ: Mặc dù có các SDK bằng TypeScript, Python, v.v., TOON vẫn còn mới hơn và ít được hỗ trợ rộng rãi hơn JSON hoặc YAML.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

H1. TOON là viết tắt của từ gì?
Trả lời: TOON là viết tắt của Token-Oriented Object Notation, một định dạng được thiết kế để mã hóa dữ liệu có cấu trúc thành ít token hơn đặc biệt cho đầu vào LLM.

H2. TOON có thể đại diện cho tất cả dữ liệu JSON không?
Trả lời: Có — Theo ToonParse, TOON là không mất mát so với mô hình dữ liệu JSON. Nó hỗ trợ các kiểu nguyên thủy, đối tượng và mảng giống như JSON.

H3. TOON giúp tiết kiệm bao nhiêu token?
Trả lời: Các điểm chuẩn trên ToonParse và GitHub cho thấy TOON có thể giảm token từ 30–60% so với JSON được định dạng đẹp cho các mảng đồng nhất. Độ chính xác điển hình cho việc truy xuất có cấu trúc vẫn cao, nhờ các dấu hiệu lược đồ rõ ràng của TOON.

H4. LLM có hiểu định dạng TOON ngay lập tức không?
Trả lời: Nhiều LLM có thể hiểu TOON khi được nhắc lệnh đúng cách (ví dụ: hiển thị các ví dụ với users[2]{...}:). Khả năng nhận biết lược đồ trong TOON giúp các mô hình xác thực cấu trúc đáng tin cậy hơn. Tuy nhiên, nó có thể yêu cầu một số điều chỉnh lời nhắc khi làm việc với các mô hình chưa được huấn luyện trước trên TOON.

H5. TOON có phải là sự thay thế cho JSON trong các API và bộ lưu trữ không?
Trả lời: Không hẳn. Theo GitHub, TOON được tối ưu hóa cho đầu vào LLM. Đối với các API, bộ lưu trữ hoặc trao đổi nơi JSON là tiêu chuẩn, JSON hoặc các định dạng khác vẫn có thể phù hợp hơn. TOON được sử dụng tốt nhất như một lớp dịch trong pipeline LLM của bạn.

Phán quyết: Liệu TOON có thay thế JSON trong LLM và AI Agents?

Tóm lại: TOON là một phần bổ sung mạnh mẽ và thông minh cho JSON — đặc biệt cho các quy trình làm việc dựa trên LLM — nhưng không có khả năng thay thế hoàn toàn JSON trên mọi phương diện.

Đây là cách tôi nhìn nhận vấn đề:

1. Đối với lời nhắc LLM, AI Agents và điều phối công cụ đa bước, TOON mang lại giá trị thực sự. Việc tiết kiệm token, độ rõ ràng và bảo vệ lược đồ khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn khi chi phí, kích thước ngữ cảnh và độ tin cậy là quan trọng.
2. Đối với API đa năng, lưu trữ dữ liệu hoặc khả năng tương tác, JSON truyền thống (hoặc thậm chí JSON nén/rút gọn) sẽ vẫn chiếm ưu thế. JSON đã ăn sâu vào hầu hết mọi hệ sinh thái lập trình và nhiều hệ thống mong đợi định dạng đó.
3. Đối với các nhóm đã làm việc với dữ liệu có cấu trúc dạng bảng hoặc đồng nhất, TOON có thể là một giải pháp đôi bên cùng có lợi: chuyển đổi sang TOON trước khi gửi đến LLM, sau đó chuyển đổi trở lại JSON để sử dụng tiếp theo.

Cuối cùng, TOON không phải là một sự thay thế hoàn toàn trong hầu hết các stack — nó là một công cụ hiệu quả cao trong bộ công cụ LLM của bạn. Hãy sử dụng nó ở những nơi bạn thu được nhiều lợi ích nhất: trong các lời nhắc có cấu trúc cho agent, pipeline RAG và việc sử dụng LLM nhạy cảm với chi phí.

Kết luận

TOON đại diện cho một sự phát triển chu đáo trong cách chúng ta tuần tự hóa dữ liệu có cấu trúc cho LLM và AI Agents. Bằng cách kết hợp cú pháp tối giản, khả năng nhận biết lược đồ và tính dễ đọc của con người, nó cho phép thiết kế lời nhắc hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí và chính xác hơn. Trong khi JSON vẫn là tiêu chuẩn trao đổi dữ liệu, vị trí của TOON như một lớp chuyên biệt cho đầu vào LLM dường như được biện minh một cách vững chắc.

Nếu trường hợp sử dụng của bạn liên quan đến việc gửi dữ liệu lớn, có cấu trúc vào LLM — đặc biệt nếu đó là dữ liệu đồng nhất hoặc dạng bảng — TOON là một công cụ rất đáng để khám phá. Chỉ cần lưu ý những trường hợp nó có thể không hiệu quả và tiếp tục sử dụng JSON hoặc các định dạng khác khi những ngữ cảnh đó xuất hiện.