このツールが唯一の出力フォーマットとしてJSONを採用することには、複数の技術的な考慮がある。第一に、JSONの軽量性（平均データの冗長性はXMLより40%低い）により、ネットワーク伝送の負荷が大幅に軽減されます。第二に、その階層的なデータ構造は、最新のAIフレームワークの入力要件に完全にマッチします。例えば、LangChainのようなツールは、得られたtitle/url/published_dateフィールドを直接解析することができます。一例として、"AAPL earnings transcript "を検索すると、正確な公開タイムスタンプを含む結果の配列が返されます。この構造化された出力により、従来のクローラーで必要だったデータクリーニングステップが不要になります。
システム統合の観点から、JSONフォーマットは3つの典型的なアプリケーションモードをサポートしている。1つ目は、AIエージェントのREST APIデータソースとして、2つ目は、パイプ文字（｜）を介して直接jqやその他のツールに二次処理として、3つ目は、NoSQLデータベースに書き込んで時間依存インデックスを確立する。プロジェクトのロードマップによると、将来のバージョンでは、JSON出力の情報密度をさらに高めるために、要約フィールドの自動生成も追加される予定である。
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