2026/2/23 7:39:40
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ISON是一种新型数据格式#xff0c;采用表格状结构替代传统JSON#xff0c;能显著减少AI应用开发中的token消耗。相比JSON#xff0c;ISON可减少72%的token使用量#xff0c;同时保持高数据完整性。它支持多种数据类型、引用系统和类型注解#xff0c;已构建跨5种编…简介ISON是一种新型数据格式采用表格状结构替代传统JSON能显著减少AI应用开发中的token消耗。相比JSONISON可减少72%的token使用量同时保持高数据完整性。它支持多种数据类型、引用系统和类型注解已构建跨5种编程语言的完整生态系统。特别适合需要频繁与LLM交换数据的应用场景如RAG和智能体系统是提升AI应用性能的理想选择。在AI应用开发中JSON格式的数据传输消耗了大量token。开发者Mahesh Vaikri提出了一种名为ISONInterchange Simple Object Notation的新格式能在保持数据完整性的同时显著减少token使用。JSON的token浪费问题传统JSON格式充斥着大量括号、引号和冒号。以一个典型的用户数据为例{users:[{id:1,name:Alice,email:aliceexample.com,active:true},{id:2,name:Bob,email:bobexample.com,active:false},{id:3,name:Charlie,email:charlieexample.com,active:true}]}这个结构需要87个token其中大部分被语法符号占用。ISON的简洁设计同样的数据用ISON表示table.users id:int name:string email active:bool 1 Alice aliceexample.com true 2 Bob bobexample.com false 3 Charlie charlieexample.com true仅需34个token减少了61%。ISON采用表格状结构基于LLM训练时已熟悉的TSV模式。核心特性详解数据块类型table.name- 多行数据表object.name- 单行键值配置引用系统:1- 引用id1的行:user:42- 命名空间引用:RELATIONSHIP:id- 关系引用类型注解支持:int、:string、:bool、:floatfield:computed- 计算字段空值用~或null表示权威性能测试项目进行了300道题目的大规模基准测试覆盖20个数据集使用GPT-4o标准分词器格式Token数相比JSON准确率每千Token准确率ISON3,550-72.0%88.3%24.88TOON4,847-61.7%88.7%18.29JSON压缩7,339-42.1%89.0%12.13JSON12,668基准线84.7%6.68ISON在所有20项token效率测试中获胜比JSON高出272%的token效率。完整生态系统ISON已构建跨5种编程语言的11个包通过303项测试安装使用# JavaScript/TypeScriptnpminstallison-parser ison-ts isonantic-ts# Pythonpipinstallison-py isonantic# Rustcargoaddison-rs isonantic-rs# Gogo get github.com/maheshvaikri-code/ison/ison-go代码示例Pythonfromison_pyimportparse,to_json docparse( table.users id:int name:string active:bool 1 Alice true 2 Bob false )# 访问数据forrowindoc[users][rows]:print(f{row[id]}:{row[name]})# 转换为JSONprint(to_json(doc))ISONL流式格式对于大数据集ISON提供基于行的ISONL格式table.users|id name email|1 Alice aliceexample.com table.users|id name email|2 Bob bobexample.com每行自包含适合流式处理和大数据场景。类型安全验证ISONantic提供类似Pydantic的验证功能import{table,string,int,boolean}fromisonantic-ts;constuserSchematable(users).field(id,int().required()).field(name,string().min(1).max(100)).field(email,string().email()).field(active,boolean().default(true));constusersuserSchema.validate(doc);小结对于需要频繁与LLM交换数据的应用ISON提供了一个更高效的替代方案。特别是在RAG、智能体等场景下每个token都值得精打细算。如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】