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最近工作需要获取每个不同地区最新公布的电价时段，并解析入库。例如上海 7 月份的电价定价和分时规则如下图所示 现在需要做的就是将红框中的文本解析出来，生成每个月的时段规则，结果如下：
{
"1": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰尖尖谷谷平平尖尖峰峰峰峰峰峰平",
"2": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"3": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"4": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"5": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"6": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"7": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰尖尖谷谷平平尖尖峰峰峰峰峰峰平",
"8": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰尖尖谷谷平平尖尖峰峰峰峰峰峰平",
"9": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"10": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"11": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰峰峰谷谷峰峰峰峰平平平平平平平",
"12": "谷谷谷谷谷谷谷谷峰尖尖谷谷平平尖尖峰峰峰峰峰峰平"
}
尝试了一下直接使用 chatgpt4、coze、kimi 等众多 AI 大模型，目前没有一个能够实现精准解析。研究了一番后，最终通过 coze 的工作流基本实现了解析的功能，本文主要记录一下整个过程。
编写 prompts
第一步就是编写提示词，将分时电价规则解析成这样的格式
我尝试从这几个方面来编写提示词，角色，背景，解析规则，需求
角色：定义，比如，你是一位非常厉害的软件工程师，擅长解决各种疑难问题；
背景：介绍一些背景资料，术语，概念，名词等；
解析规则：要做什么，解析的逻辑
需求：输出到内容
简单写了写，就有了下面这段 prompts
重点说一下解析规则，里面提供了一个示例内容，时段和描述的对应关系以及最终生成的 json 数据格式，能够让大模型更好的理解你要做什么。 尝试来运行一下。
看起来结果还不错，人肉对比了一下输出和正确答案，也没什么问题，效果还是很不错的。
格式转换
下一步就是要将上一步输出到结果转换成最终我们需要的格式，coze 里是可以编写代码来对数据进行处理的。 不过，我是不可能自己写代码的，直接把待转换的数据和需求说明扔给 chatgpt
然后就得到了下面这段代码
然后把入参改一下，扔到 coze 代码编辑器中就行了，接着来测试一下代码
看起来没什么问题，接下来就是激动人心的时刻了，利用 coze 的工作流把几个步骤都串到一起。大致流程是这样的
- 开始，接收分时电价规则，保存到变量 RULE；
- 接收 RULE 变量，调用大模型能力，输出第一步的结果；
- 将第一步的结果传入代码块，执行后，输出最终结果；
- 运行成功，输出结果；
又测试了几个不同地区的规则，也能顺利的解析出来，又可以摸鱼了～
