Towalles Towalles

LLM Estrattor JSON

I modelli spesso avvolgono JSON in recinzioni di Markdown o prosa. Incolla la risposta completa per estrarre i blocchi JSON analizzabili.

Privacy: elaborato localmente, mai caricato.

↓ Incolla nell 'area di input qui sotto per vedere i risultati istantaneamente

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)

Note

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。

I modelli spesso avvolgono JSON in recinzioni di Markdown o prosa. Incolla la risposta completa per estrarre i blocchi JSON analizzabili.

Avvio veloce

  1. Paste risposta

    Supporta molteplici recinzioni `` json.

  2. Copiare output

    Blocchi uniti con - - -; pipeline a JSON Formatter successivamente.

Ordine di estrazione

Blocchi recintati prima; poi JSON dopo il primo {o [.

Caratteristiche e casi d'uso

Estrarre oggetti / array JSON dalle risposte LLM, ignorando le recinzioni di Markdown e la prosa circostante.

Utilizzare in pipeline di output strutturate e parsing-call - function valida ancora contro lo schema in seguito.

Tipico Workflow

Quando chiamano le API LLM, i modelli spesso restituiscono risposte Markdown contenenti JSON. Ad esempio, GPT - 4 può avvolgere le risposte in blocchi di codice json. L'analisi diretta delle risposte grezzi non riesce, richiedendo prima un 'estrazione JSON pulita. Questo strumento elimina automaticamente la sintassi di Markdown e i contenuti non JSON, generando JSON standardizzato.

Casi d'uso tipici: 1) Debug dei dati di configurazione dagli assistenti AI 2) Elaborazione degli output strutturati dai sistemi RAG 3) Analisi dei modelli di richiesta API generati dai modelli. Incolla risposta → Estratto → Ottenere testo JSON.parse (), più veloce della rimozione manuale di Markdown.

Esempi

blocco bloccato

Input

```json\n{"ok":true}\n```

Output

{"ok":true}

FAQ

Correzione JSON non valido?

No; estrae solo gli snippet JSON.parsable.

Perché a volte vengono estratti più blocchi JSON?

Quando le risposte contengono più oggetti JSON stand-alone (ad esempio, output step-by - step), tutti i blocchi validi vengono conservati. Ad esempio, l'IA potrebbe prima restituire i log di errore in JSON, quindi il risultato corretto.È possibile ispezionare ciascun blocco o selezionare le porzioni necessarie tramite indici di array.