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title: "参数提取器"
description: "Convert natural language to structured data using LLM intelligence"
icon: "crop-simple"
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参数提取器节点使用大型语言模型智能将非结构化文本转换为结构化数据。它连接了自然语言输入与工具、API 和其他工作流节点所需的结构化参数之间的鸿沟。

## 配置

### 输入和模型选择

选择包含您想要提取参数的文本的**输入变量**。这通常来自用户输入、大型语言模型响应或其他工作流节点。

选择一个具有强大结构化输出能力的**模型**。参数提取器依赖于大型语言模型理解上下文并生成结构化 JSON 响应的能力。

### 参数定义

通过指定以下内容来定义您想要提取的参数：

- **参数名称** - 将出现在输出 JSON 中的键
- **数据类型** - 字符串、数字、布尔值、数组或对象
- **描述** - 帮助大型语言模型理解要提取什么
- **必需状态** - 参数是否必须存在

您可以手动定义参数或**从现有工具快速导入**以匹配下游节点的参数要求。

### 提取指令

编写清晰的指令，描述要提取什么信息以及如何格式化。在指令中提供示例可以提高复杂参数的提取准确性和一致性。

<Frame caption="Arxiv 论文检索的参数提取">
  <img src="https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/a8bae4106a015c76ebb0a165f2409458.png" alt="Arxiv Paper Retrieval Tool" />
</Frame>

## 高级配置

### 推理模式

根据您的模型能力，在两种提取方法之间选择：

**函数调用/工具调用**使用模型的结构化输出功能进行可靠的参数提取，具有强大的类型合规性。

**基于提示词的**依靠纯提示词进行提取，适用于可能不支持函数调用的模型，或当基于提示词的提取表现更好时使用。

### 记忆

启用记忆功能，在提取参数时包含对话历史。这有助于大型语言模型理解交互式对话中的上下文，并提高对话式工作流的提取准确性。

## 输出变量

该节点提供提取的参数和内置状态变量：

**提取的参数**显示为与您的参数定义匹配的单个变量，可供下游节点使用。

**内置变量**包括状态信息：
- `__is_success` - 提取成功状态（1 表示成功，0 表示失败）
- `__reason` - 提取失败时的错误描述

<Frame caption="数据格式转换示例">
  <img src="https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/71d8e48d842342668f92e6dd84fc03c1.png" alt="Data format conversion workflow" />
</Frame>

## 常见用例

**工具参数准备**从自然语言中提取特定参数，用于需要结构化输入的工作流工具。

**数据格式转换**将文本转换为其他节点所需的格式，例如将列表转换为数组以进行迭代处理。

**API 请求准备**为向外部服务发送的 HTTP 请求构造数据，处理从用户意图到 API 兼容参数的转换。

**表单数据处理**从自由形式的用户输入中提取结构化信息，用于数据库存储或进一步处理。

## 最佳实践

**清晰的参数描述**帮助大型语言模型准确理解要提取什么信息以及采用什么格式。

**在指令中提供示例**以提高提取准确性，特别是对于复杂或特定领域的参数。

**使用适当的数据类型**确保提取的参数匹配下游节点的要求。

**处理提取失败**通过检查 `__is_success` 变量并在提取失败时提供后备逻辑。