zk
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Python
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Python
"""AI 输出 JSON 解析工具
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将 LLM 返回的可能带 markdown 代码块、思考标签等包裹的文本解析为 Python 对象。
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"""
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import re
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from json_repair import repair_json
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# 匹配 <think>任意内容</think>，用于剥离 DeepSeek R1 等推理模型的思考过程
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# re.DOTALL 让 . 匹配换行，re.IGNORECASE 忽略大小写
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# .*? 非贪婪匹配，避免跨多个 think 标签
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_THINK_RE = re.compile(r"<think>.*?</think>", re.DOTALL | re.IGNORECASE)
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# 匹配 ```json ... ``` 代码块，提取中间的 JSON 内容
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# (?:json\w*)? — 可选的语言标记，兼容 json / JSON / jsonc 等，也兼容无标记的裸 ```
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# \s*\n? — 跳过语言标记后的空白和换行
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# (.*?) — 非贪婪捕获代码块内容（第1组）
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# \n?\s*``` — 匹配结尾的 ```
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_CODE_BLOCK_RE = re.compile(r"```(?:json\w*)?\s*\n?(.*?)\n?\s*```", re.DOTALL | re.IGNORECASE)
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def parse_llm_json(text: str):
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"""解析 AI 输出的 JSON，自动去除思考标签、markdown 代码块，容错处理"""
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# 1. 去掉 <think>...</think> 思考内容
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cleaned = _THINK_RE.sub("", text).strip()
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# 2. 如果有 ```json ... ``` 代码块，只取代码块里的内容
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match = _CODE_BLOCK_RE.search(cleaned)
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if match:
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cleaned = match.group(1).strip()
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# 3. repair_json 容错解析：修复不规范的 JSON（多余逗号、缺引号等）
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return repair_json(cleaned, return_objects=True)
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