LLM JSON抽出器

モデルは通常、JSONをMarkdownフェンスまたは散文で包装します。完全な返信を貼り付けて、解析可能なJSONブロックを抽出します。

プライバシー：アップロードしないローカルで処理します。

↓ 下の入力領域に貼り付けて、結果をすぐに表示します。★QADB 610☆QADB 610☆QADB 610☆QADB 610☆QADB 610☆QADB 610☆QADB 610☆QADB 610☆QADB

LLM 原始输出

从模型回复中提取 ```json 代码块或裸 JSON。

{"ok": true, "items": [1, 2]}

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。

モデルは通常、JSONをMarkdownフェンスまたは散文で包装します。完全な返信を貼り付けて、解析可能なJSONブロックを抽出します。

まずフェンスでブロックを止めます。次に最初の{または[からJSONを追跡します。

LLM応答からJSONオブジェクト/配列を抽出し、Markdownフェンスと周囲の散文を無視します。

構造化された出力パイプラインと関数呼び出し解析に使用されます。その後もパターンに基づいて検証されます。

LLM APIを呼び出すと、モデルは通常、JSONを含むMarkdown応答を返します。元の応答の直接解析に失敗した場合は、まずクリーンなJSON抽出を行う必要があります。このツールはMarkdown構文と非JSONコンテンツを自動的にスプリットし、標準化されたJSONを出力する。

典型的な使用例：1）AIアシスタントの構成データをデバッグする2）RAGシステムの構造化出力を処理する3）解析モデルによって生成されたAPI要求テンプレート。レスポンスの貼り付け→ちゅうしゅつ→

Input

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

Output

{"ok":true}

無効なJSONを修復しますか？

いいえ。JSON.parse-ableコードセグメントのみ抽出します。

なぜ複数のJSONブロックが抽出されることがあるのか。

応答に複数の独立したJSONオブジェクト（ステップ出力など）が含まれている場合、有効なブロックはすべて保持されます。たとえば、AIはまずJSON形式のエラーログを返し、その後正しい結果を返すことができます。配列インデックスを使用して各ブロックをチェックするか、必要な部分を選択できます。