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Pegar respuesta
Soporta múltiples vallas json.
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Copiar la salida
Bloques unidos con ---; pipe a JSON Formater siguiente.
Extractor JSON de LLM
Los modelos a menudo envuelven JSON en cercas de Markdown o prosa. Pegue la respuesta completa para extraer bloques JSON analizables.
Read the full guide: LLM Prompts y Context: Presupuestos de Token y Plantillas →
Privacidad: procesado localmente, nunca cargado.
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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)
Notas
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。
Los modelos a menudo envuelven JSON en cercas de Markdown o prosa. Pegue la respuesta completa para extraer bloques JSON analizables.
Orden de extracción
bloques cercados primero; seguido de JSON desde el primero { o [.
Características y casos de uso
Extraer objetos / matrices JSON de respuestas LLM, ignorando las vallas de Markdown y la prosa circundante.
Uso en tuberías de salida estructuradas y análisis de llamadas de funciones: todavía validar contra el esquema después.
Flujo de trabajo típico
Al llamar a las API de LLM, los modelos a menudo devuelven respuestas de Markdown que contienen JSON. Por ejemplo, GPT-4 puede envolver respuestas en bloques de código ``json``. El análisis directo de las respuestas en bruto falla, lo que requiere una extracción JSON limpia primero. Esta herramienta elimina automáticamente la sintaxis de Markdown y el contenido no JSON, produciendo JSON estandarizado.
Casos de uso típicos: 1) Debugging de datos de configuración de asistentes de IA 2) Procesamiento de salidas estructuradas de sistemas RAG 3) Analización de plantillas de solicitud de API generadas por modelos. Pegar respuesta → Extraer → Obtenga texto listo para JSON.parse(), más rápido que la eliminación manual de Markdown.
Ejemplos
Bloque cercado
Input
```json\n{"ok":true}\n``` Output
{"ok":true} FAQ
¿Corregir JSON inválido?
No; solo extrae fragmentos JSON.parse-able.
¿Por qué a veces se extraen múltiples bloques JSON?
Cuando las respuestas contienen múltiples objetos JSON independientes (por ejemplo, salidas paso a paso), todos los bloques válidos se conservan. Por ejemplo, la IA podría primero devolver registros de error en JSON, luego el resultado correcto. Puede inspeccionar cada bloque o seleccionar las porciones necesarias a través de índices de matriz.