从大型语言模型中提取 JSON 时，尤其是在模型将推理过程包含在 标签内时，一个常见的问题是标准 JSON 解析器可能会失败或返回错误数据。即使是像 `json-repair` 这样的专用库，也可能错误地解析这些推理块中找到的不完整或格式错误的 JSON 草稿。作者提出了一种解决方案，该方案首先删除任何 块（包括不完整的块），然后再尝试解析剩余文本中的最后一个完整 JSON 对象。 AI
影响 强调了将 LLM 集成到需要结构化数据的应用程序中的一个实际挑战。
排序理由 文章详细介绍了解析 LLM 输出的一个特定技术问题和解决方案。
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