支持大模型流式输出的JSON提取工具

📌在我们日常处理大模型的输出时,经常希望输出的结果为结构化的(例如输出json格式),这样有助于我们进行结果的后处理。但是在模型输出超过限制和流式输出时就会遇到问题了,由于答案没完全输出,转json就存在问题。大型语言模型(LLMs)产生结构化输出的原因包括:提高可读性:结构化输出使得信息以一种逻辑清晰、易于理解的方式呈现,提高了信息的可读性和用户体验。便于处理:结构化数据可以更容易地被机器读取和处理,有助于后续的数据分析、存储和检索。支持自动化:结构化输出可以方便地与自动化工具和流程集成,例如自动填充表格、数据库录入或触发特定的业务流程。增强一致性:通过规定输出的格式和结构,可以确保不同时间或不同情境下产生的输出具有一致性。促进数据交换:结构化数据遵循特定的标准和格式,便于在不同的系统和应用程序之间进行数据交换。改善信息检索:结构化输出使得搜索引擎和检索系统能够更准确地索引和检索信息。适应多种用途:结构化数据可以根据需要被转换成不同的格式,以适应报告、分析、可视化等多种用途。减少歧义:明确的结构有助于减少对输出内容的误解或歧义。促进多模态交互:结构化输出可以支持与视觉、声音等多种模态的交互,提高多模态应用的体验。提高可维护性:当需要更新或维护输出内容时,结构化数据更容易管理和修改。工具功能介绍:json补全配合流式输出解析markdown格式字段校验

完整代码 str2json

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Author:X·myLog
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