A modern AI-alapú fejlesztéseknél különösen fontos a hatékony adatkezelés, hiszen a tokenek száma közvetlenül befolyásolja a költségeket. Felmerül a kérdés: vajon tényleg elengedhetetlen a megszokott, ámde nagy terjedelmű JSON formátum használata, vagy létezhet jobb alternatíva?
Új adatleíró szabványként jelenik meg a TOON (Token Oriented Object Notation), amely jelentős tokenmegtakarítást ígér LLM-alapú feldolgozásnál. A videó érdekes példákon keresztül mutatja be, hogy miben különbözik ez az új, tömör megközelítés a hagyományos JSON-tól, és milyen előnyökkel járhat, ha tokenalapú modellekkel kommunikálunk.
Külön hangsúly kerül az összehasonlításra: miként lesz áttekinthetőbb és takarékosabb egy nagyobb adattábla, ha a TOON adatstruktúrák kerülnek előtérbe. Az eszköz gyakorlati használata mellett szó esik arról is, hogy a különféle programozási nyelveken – mint például Python vagy Node.js – mekkora egyszerűséggel vezethető be ez a formátum.
Végül elgondolkodtató felvetések hangzanak el: milyen szituációkban jelentene valódi áttörést a TOON használata? Mire lehet még alkalmazni a költséghatékony adatleképezést, például jelentések, elemzések vagy AI-alapú ügynökök esetében?
