告别 JSON 臃肿！ISON：专为 LLM 设计的极简数据格式，Token 用量直降70%

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ISON（Interchange Simple Object Notation）是一种专为 LLM 和 Agentic AI 工作流设计的新型数据交换格式。它采用简洁的表格化和关系型结构，相比传统的 JSON 格式，能够将 Token 用量降低30%至70%，极大地降低了 AI 推理成本和延迟。ISON 支持多语言解析（JS/TS, Python, Rust, C++）和强大的 Schema 验证（ISONantic），是构建高效、低成本 AI 应用栈的理想选择。

告别 JSON 臃肿！ISON：专为 LLM 设计的极简数据格式，Token 用量直降70%

AI 时代的数据交换痛点

在大型语言模型（LLM）和 Agentic AI 工作流日益普及的今天，数据交换的效率成为了制约系统性能和成本的关键因素。传统的 JSON 格式虽然通用且易于机器解析，但其固有的冗余结构（大量的引号、逗号和花括号）在面对 LLM 时暴露了明显的缺点：

1. Token 效率低下： LLM 处理数据时，每个字符和符号都会消耗 Token。JSON 的冗余结构导致 Token 用量高昂，直接增加了 API 调用成本和推理延迟。
2. 认知负荷： 尽管 LLM 经过 JSON 训练，但其复杂的嵌套和符号对于模型生成和理解结构化数据仍构成不必要的认知负担。

为了解决这一痛点，一个名为 ISON (Interchange Simple Object Notation) 的新型数据交换格式应运而生。ISON 旨在提供一个极简、Token 高效的替代方案，专为 AI 系统优化。

Token 效率的革命性提升

ISON 的核心设计理念是基于 LLM 在训练数据中见过数十亿次的表格和关系型模式。通过将数据结构化为简洁的表格形式，ISON 极大地减少了所需的定界符和元数据，从而实现了惊人的 Token 节省。

根据项目方提供的数据，ISON 相比 JSON 能够减少 30%到70% 的 Token 使用量。

对比示例：JSON vs. ISON

以下是一个包含三条用户记录的示例，展示了两种格式的 Token 差异：

格式	示例代码（部分）	Token 用量
JSON	{"users": [{"id": 1, "name": "Alice", ...}]}	87 Tokens
ISON	table.users\nid:int name:string active:bool\n1 Alice true...	34 Tokens

在上述示例中，ISON 的 Token 用量仅为 JSON 的约39%。这种效率提升对于高频、大规模的 AI 交互场景具有决定性的意义。

ISON 格式详解：简洁的结构化数据

ISON 格式的核心在于其简洁的块（Block）结构，主要分为两种类型：

1. 表格块（Table Block）

表格块用于表示多行结构化数据，类似于数据库表或 CSV 文件，但增加了类型注解和关系引用能力。

• 块定义： table.users (Kind.Name)
• 字段定义： id:int name:string email active:bool (字段名后可跟可选类型注解)
• 数据行： 1 Alice alice@example.com true (数据以空格分隔)

特殊值处理：

• 带空格的字符串： 使用双引号包裹，例如 2 "Bob Smith" bob@example.com false。
• 空值（Null）： 使用波浪号 ~ 或 null 表示。
• 引用（References）： 支持关系型引用，例如 :1 (引用ID为1的对象)，或 :user:42 (引用类型为user，ID为42的对象)。

2. 对象块（Object Block）

对象块用于表示单行键值对配置或元数据。

• 块定义： object.config
• 键值对： key value，例如 debug true
• 总结行（Summary）： 使用 --- 分隔符后，可以添加总结信息，例如 count 100。

3. ISONL（Streaming Format）

对于需要处理大型数据集或流式数据的场景，ISON 提供了行格式（ISONL）。每行都是一个自包含的记录，便于流式解析。

• 格式： table.users|id name email|1 Alice alice@example.com

ISON 的关键技术优势

ISON 不仅仅是 Token 高效，它还具备多项针对现代 AI 工作流优化的特性：

1. 极致的 Token 效率 (30-70% Savings)： 这是 ISON 最核心的优势，直接降低了 LLM 的运行成本和延迟，尤其适用于 Token 预算紧张的场景。
2. 多语言生态系统支持： ISON 提供了广泛的跨平台支持，包括：
   • JavaScript/TypeScript (ison-parser, ison-ts)
   • Python (ison-py)
   • Rust (ison-rs)
   • C++ (Header-only)
3. 强大的 Schema 验证 (ISONantic)： ISON 生态提供了名为 ISONantic 的验证库，支持类型安全、流式API和复杂的字段约束（如 int().required(), string().email()），确保了数据在多 Agent 系统中的可靠性。
4. 关系型数据表达能力： 通过内置的引用机制（References），ISON 能够清晰地表达数据之间的关系，这对于构建复杂的知识图谱或 RAG 管道至关重要。
5. JSON 双向转换能力： ISON 格式可以无损地解析并导出为标准的 JSON 格式，确保了与现有系统的兼容性和互操作性。

AI 工作流的理想选择

ISON 的特性使其成为以下 AI 和数据密集型场景的理想数据交换格式：

• 多 Agent 系统（Multi-agent Systems）： 在多个 AI Agent 之间传递结构化数据时，ISON 的低 Token 消耗和高效率能显著提升 Agent 间的通信速度和上下文容量。
• 检索增强生成（RAG Pipelines）： 在 RAG 流程中，用于传递检索到的结构化上下文或函数调用参数，减少 Token 窗口的占用，允许模型处理更多的实际文本内容。
• LLM 函数调用（Function Calling）： 当 LLM 需要生成结构化参数来调用外部工具时，ISON 比 JSON 更简洁，减少了模型生成错误格式的风险。
• Token 受限环境： 任何对 Token 数量有严格限制的 AI/ML 工作流，如边缘计算或使用小型模型的场景。

AI 数据标准的未来

ISON（Interchange Simple Object Notation）代表了数据交换格式在 AI 时代的一次重要演进。它成功地在人类可读性、机器可生成性和Token 效率之间找到了最佳平衡点。

通过采用表格化和关系型的“思维”，ISON 不仅解决了 JSON 在 LLM 场景中的冗余问题，还通过强大的跨语言支持和 Schema 验证框架，为开发者提供了一个健壮、高效的工具。随着 AI 应用对效率和成本控制的要求越来越高，ISON 有望成为下一代 AI 数据交换的标准格式之一。

参考资料：

https://github.com/maheshvaikri-code/ison/blob/main/README.md