feat: 智能添加弹框显示解析prompt，支持编辑修改
- 后端新增 /api/parse-prompt API 获取 prompt 模板 - parse_with_llm 函数支持 custom_prompt 参数 - 智能添加弹框添加可折叠的 prompt 编辑区域 - 显示字段配置信息，方便用户理解解析逻辑 - 可重置为默认 prompt 或刷新字段配置 - 所有 smart-add API 支持接收自定义 prompt
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app.py
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app.py
@@ -101,11 +101,87 @@ def save_data(file_path, data):
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# ============ 大模型智能解析 ============
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def parse_with_llm(text, category_type, images=None, category_id=None, subcategory_id=None):
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def get_parse_prompt_template(category_type, category_id=None, subcategory_id=None):
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"""
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获取解析 prompt 模板（供前端显示和编辑）
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"""
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# 从类别配置中获取字段定义
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categories = load_data(CATEGORIES_FILE)
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# 确定类别ID
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if category_id:
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cat = next((c for c in categories if c['id'] == category_id), None)
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else:
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type_to_cat_id = {'model': 'ai-models', 'gpu': 'gpus', 'cpu': 'cpus', 'dynamic': None}
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cat_id = type_to_cat_id.get(category_type)
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cat = next((c for c in categories if c['id'] == cat_id), None)
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# 构建字段模板
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fields = {}
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if cat and 'fields' in cat:
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for field in cat['fields']:
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field_desc = field['label']
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if field.get('input_style') == 'long':
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field_desc += '(长文本)'
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else:
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field_desc += '(文本)'
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if field.get('description'):
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field_desc += f" - {field['description']}"
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fields[field['key']] = field_desc
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if subcategory_id:
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subcat = next((s for s in cat.get('subcategories', []) if s['id'] == subcategory_id), None)
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if subcat and 'extra_fields' in subcat:
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||||
for field in subcat['extra_fields']:
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||||
field_desc = field['label']
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||||
if field.get('input_style') == 'long':
|
||||
field_desc += '(长文本)'
|
||||
else:
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||||
field_desc += '(文本)'
|
||||
if field.get('description'):
|
||||
field_desc += f" - {field['description']}"
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fields[field['key']] = field_desc
|
||||
else:
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fields = {
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'name': '名称',
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'brand': '品牌',
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'price': '价格(数字)',
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'year': '年份(数字)',
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'specs': '规格参数(JSON对象)',
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'description': '简介描述',
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}
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fields_json = json.dumps(fields, ensure_ascii=False, indent=2)
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# 图片解析 prompt
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image_prompt = """请分析图片中的产品参数信息，提取结构化数据。
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需要提取的字段：
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""" + fields_json + """
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重要要求：
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1. 图片中可能包含1个或多个产品，请识别所有产品
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2. 如果是多张图片，请综合分析所有图片内容
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3. 数字字段只返回数字，不带单位
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4. 如果某字段没有提及，返回null
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5. 返回格式：如果识别到多个产品，返回数组 [对象列表]; 如果只有一个产品，返回单个对象
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6. 只返回JSON数据，不要其他内容"""
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return {
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'fields': fields,
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'fields_json': fields_json,
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'image_prompt': image_prompt,
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'category_name': cat.get('name', '') if cat else ''
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}
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def parse_with_llm(text, category_type, images=None, category_id=None, subcategory_id=None, custom_prompt=None):
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"""
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使用大模型解析文本/图片，提取结构化数据
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支持多张图片输入，可能解析出多个产品
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根据类别配置的参数字段进行解析
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支持自定义 prompt（优先使用自定义）
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"""
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# 从类别配置中获取字段定义
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@@ -167,7 +243,11 @@ def parse_with_llm(text, category_type, images=None, category_id=None, subcatego
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# 如果有图片，添加图片内容
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if images and len(images) > 0:
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prompt_text = """请分析图片中的产品参数信息，提取结构化数据。
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# 优先使用自定义 prompt，否则使用默认
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if custom_prompt and custom_prompt.strip():
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prompt_text = custom_prompt
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else:
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||||
prompt_text = """请分析图片中的产品参数信息，提取结构化数据。
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需要提取的字段：
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""" + fields_json + """
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@@ -492,6 +572,25 @@ def api_toggle_model_visible(model_id):
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return jsonify({'success': True, 'visible': model['visible']})
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# ============ 获取解析Prompt模板API ============
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@app.route('/api/parse-prompt', methods=['POST'])
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def api_get_parse_prompt():
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"""
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获取智能解析的 prompt 模板（供前端显示和编辑）
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"""
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data = request.get_json()
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category_type = data.get('category_type', 'dynamic')
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category_id = data.get('category_id')
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subcategory_id = data.get('subcategory_id')
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template = get_parse_prompt_template(category_type, category_id, subcategory_id)
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return jsonify({
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'success': True,
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'template': template
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})
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# ============ 图片解析API（预览） ============
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@app.route('/api/parse-images', methods=['POST'])
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@@ -500,12 +599,14 @@ def api_parse_images():
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解析图片中的产品参数（预览模式，不保存）
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支持多张图片，可能返回多个产品
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||||
根据类别配置的参数字段进行解析
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支持自定义 prompt（可选）
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"""
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data = request.get_json()
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text = data.get('text', '')
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images = data.get('images', [])
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category_type = data.get('category_type', 'dynamic')
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||||
subcategory_id = data.get('subcategory_id', '')
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||||
custom_prompt = data.get('custom_prompt', '') # 自定义 prompt
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||||
if not text and not images:
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||||
return jsonify({'error': '文本或图片不能都为空'}), 400
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@@ -517,8 +618,8 @@ def api_parse_images():
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||||
type_to_cat_id = {'model': 'ai-models', 'gpu': 'gpus', 'cpu': 'cpus', 'dynamic': None}
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||||
category_id = type_to_cat_id.get(category_type)
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# 调用大模型解析（根据类别字段配置）
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parsed_list = parse_with_llm(text, category_type, images, category_id=category_id, subcategory_id=subcategory_id)
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# 调用大模型解析（根据类别字段配置，支持自定义 prompt）
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||||
parsed_list = parse_with_llm(text, category_type, images, category_id=category_id, subcategory_id=subcategory_id, custom_prompt=custom_prompt)
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||||
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||||
return jsonify({
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||||
'success': True,
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@@ -728,12 +829,13 @@ def api_smart_add_model():
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text = data.get('text', '')
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images = data.get('images', [])
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subcategory_id = data.get('subcategory_id', '') # 子类别ID
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||||
custom_prompt = data.get('custom_prompt', '') # 自定义 prompt
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||||
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if not text and not images:
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||||
return jsonify({'error': '文本或图片不能都为空'}), 400
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||||
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||||
# 大模型解析（根据类别字段配置）
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'model', images, category_id='ai-models', subcategory_id=subcategory_id)
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# 大模型解析（根据类别字段配置，支持自定义 prompt）
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'model', images, category_id='ai-models', subcategory_id=subcategory_id, custom_prompt=custom_prompt)
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# 处理多个产品
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results = []
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@@ -773,11 +875,12 @@ def api_smart_add_gpu():
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text = data.get('text', '')
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images = data.get('images', [])
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subcategory_id = data.get('subcategory_id', '')
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custom_prompt = data.get('custom_prompt', '') # 自定义 prompt
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if not text and not images:
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return jsonify({'error': '文本或图片不能都为空'}), 400
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'gpu', images, category_id='gpus', subcategory_id=subcategory_id)
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'gpu', images, category_id='gpus', subcategory_id=subcategory_id, custom_prompt=custom_prompt)
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results = []
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gpus = load_data(GPUS_FILE)
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@@ -814,11 +917,12 @@ def api_smart_add_cpu():
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text = data.get('text', '')
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images = data.get('images', [])
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subcategory_id = data.get('subcategory_id', '')
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custom_prompt = data.get('custom_prompt', '') # 自定义 prompt
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if not text and not images:
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return jsonify({'error': '文本或图片不能都为空'}), 400
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'cpu', images, category_id='cpus', subcategory_id=subcategory_id)
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'cpu', images, category_id='cpus', subcategory_id=subcategory_id, custom_prompt=custom_prompt)
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results = []
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cpus = load_data(CPUS_FILE)
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@@ -855,12 +959,13 @@ def api_smart_add_item(category_id):
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text = data.get('text', '')
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images = data.get('images', [])
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subcategory_id = data.get('subcategory_id', '')
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custom_prompt = data.get('custom_prompt', '') # 自定义 prompt
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if not text and not images:
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return jsonify({'error': '文本或图片不能都为空'}), 400
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# 使用类别配置的字段解析
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'dynamic', images, category_id=category_id, subcategory_id=subcategory_id)
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# 使用类别配置的字段解析，支持自定义 prompt
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parsed_list = parse_with_llm(text, 'dynamic', images, category_id=category_id, subcategory_id=subcategory_id, custom_prompt=custom_prompt)
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results = []
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items_file = DATA_DIR / f'items_{category_id}.json'
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