Schnellstart
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Antwort einfügen
Unterstützt mehrere ```json Zäune.
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Ausgabe kopieren
Blöcke verbunden mit ---; Pipe zum JSON Formater als nächstes.
LLM JSON Extraktor
Modelle verpacken oft JSON in Markdown-Zäune oder Prosa. Fügen Sie die vollständige Antwort ein, um analysierbare JSON-Blöcke zu extrahieren.
Read the full guide: LLM-Aufforderungen und Kontext: Token Budgets und Vorlagen →
Datenschutz: lokal verarbeitet, nie hochgeladen.
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LLM 原始输出
从模型回复中提取 ```json 代码块或裸 JSON。
提取结果 (1 块)
Hinweise
提取规则
优先匹配 Markdown json 围栏; 其次尝试从首个 { 或 [ 开始的合法 JSON。多块以 --- 分隔输出。
Modelle verpacken oft JSON in Markdown-Zäune oder Prosa. Fügen Sie die vollständige Antwort ein, um analysierbare JSON-Blöcke zu extrahieren.
Extraktionsordnung
Zuerst eingezäunte Blöcke; Dann folgt JSON von der ersten { oder [.
Eigenschaften und Anwendungsfälle
Extrahieren Sie JSON-Objekte/Arrays aus LLM-Antworten und ignorieren Sie Markdown-Zäune und umgebende Prosa.
Verwendung in strukturierten Ausgabepipelines und Function-Call-Parsing – noch nach dem Schema validieren.
Typischer Workflow
Beim Aufruf von LLM-APIs geben Modelle oft Markdown-Antworten zurück, die JSON enthalten. Zum Beispiel kann GPT-4 Antworten in ``json`` Codeblöcke umwickeln. Die direkte Analyse von Rohantworten scheitert nicht, was zuerst eine saubere JSON-Extraktion erfordert. Dieses Tool entfernt automatisch die Markdown-Syntax und nicht-JSON-Inhalte und liefert standardisiertes JSON.
Typische Anwendungsfälle: 1) Debugging von Konfigurationsdaten von AI-Assistenten 2) Verarbeitung strukturierter Ausgänge von RAG-Systemen 3) Parsing von API-Anforderungsvorlagen, die von Modellen generiert werden. Antwort einfügen → Extrahieren → Erhalten Sie JSON.parse()-fertigen Text, schneller als manuelle Markdown-Entfernung.
Beispiele
eingezäunter Block
Input
```json\n{"ok":true}\n``` Output
{"ok":true} FAQ
Ungültiges JSON beheben?
Nein, extrahiert nur JSON.parse-fähige Snippets.
Warum werden manchmal mehrere JSON-Blöcke extrahiert?
Wenn Antworten mehrere eigenständige JSON-Objekte enthalten (z.B. Schritt-für-Schritt-Ausgaben), werden alle gültigen Blöcke erhalten. Zum Beispiel kann die KI zunächst Fehlerprotokolle in JSON zurückgeben, dann das richtige Ergebnis. Sie können jeden Block überprüfen oder benötigte Teile über Arrayindizes auswählen.