Démarrage rapide
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Coller la réponse
Prend en charge plusieurs clôtures json.
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Copier la sortie
Blocs joints avec ---; Pipe vers le formateur JSON.
Les modèles enveloppent souvent le JSON dans des clôtures Markdown ou en prose. Collez la réponse complète pour extraire des blocs JSON parsables.
Read the full guide: LLM Invites et contexte : Budgets et modèles de jetons →
Confidentialité : traitée localement, jamais téléchargée.
↓ Collez dans la zone d'entrée ci-dessous pour voir les résultats instantanément
从模型回复中提取 ```json 代码块或裸 JSON。
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。
Les modèles enveloppent souvent le JSON dans des clôtures Markdown ou en prose. Collez la réponse complète pour extraire des blocs JSON parsables.
Coller la réponse
Prend en charge plusieurs clôtures json.
Copier la sortie
Blocs joints avec ---; Pipe vers le formateur JSON.
blocs clôturés d'abord; puis suivre JSON à partir du premier { ou [.
Extraire des objets/tableaux JSON des réponses LLM, en ignorant les clôtures Markdown et la prose environnante.
Utilisation dans les pipelines de sortie structurés et l'analyse d'appels de fonction - encore valider contre le schéma par la suite.
Lors de l'appel des API LLM, les modèles renvoient souvent des réponses Markdown contenant JSON. Par exemple, GPT-4 peut envelopper les réponses dans des blocs de code ``json``. L'analyse directe des réponses brutes échoue, nécessitant d'abord une extraction JSON propre. Cet outil supprime automatiquement la syntaxe Markdown et le contenu non JSON, en émettant un JSON normalisé.
Cas d'utilisation typiques: 1) Débugage des données de configuration des assistants d'IA 2) Traitement des sorties structurées des systèmes RAG 3) Analyse des modèles de demande API générés par les modèles. Coller la réponse → Extrait → Obtenez du texte JSON.parse()-ready, plus rapidement que la suppression manuelle de Markdown.
Input
```json\n{"ok":true}\n``` Output
{"ok":true} Non; extrait uniquement des extraits JSON.parsables.
Lorsque les réponses contiennent plusieurs objets JSON autonomes (par exemple, des sorties étape par étape), tous les blocs valides sont conservés. Par exemple, l'IA peut d'abord retourner des journaux d'erreur en JSON, puis le résultat correct. Vous pouvez inspecter chaque bloc ou sélectionner les portions nécessaires via des indices de tableau.