待验证50% 置信事实精确时间
LangExtract 的每个文本块请求包含一条 system message（要求以 JSON 回复）、一条包含 prompt、Q:/A: 示例及块文本的 user message、n: 1，以及名为 langextract_extractions 且带 strict: true 的 json_schema 类型 response_format。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/19
首次发现
有效期至：2027/1/17
来源
LangExtract接兼容OpenAI API的避坑指南：模型路由、严格模式与静默丢块
rss2026/10/19
涉及实体
相关事实
待验证LangChain4j 提供 PromptTemplate、@SystemMessage、@UserMessage 注解等方式来管理提示词，使 Prompt 与业务代码分离。67% 相似待验证LangChain的ChatPromptTemplate遵循OpenAI的多模态消息规范，消息内容是包含多个content block的数组62% 相似待验证SystemMessage 是 LangChain 消息体系中对应大语言模型 API 系统提示词位置的消息类型，用于设定模型的角色、行为约束和上下文背景61% 相似待验证LangChain的流式API（.stream()）在客户端侧逐块组装响应61% 相似待验证在 LangChain 中，系统提示词通过 system_prompt 配置传入身份、指令和输出示例，再用 create_agent 绑定模型和提示词，最后用 invoke 触发调用。58% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1066760API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1066760MCP
get_claim(id=1066760)