在Assistant UI项目中处理Ollama模型输出的think标签渲染问题
2025-06-14 04:06:05作者:段琳惟
在使用基于Ollama的Deepseek模型时,开发者经常会遇到模型输出中包含<think>标签内容的问题。这些标签通常包含模型的中间思考过程,但在前端展示时,我们往往希望隐藏这些内容或进行特殊处理。本文将详细介绍如何在Assistant UI项目中优雅地解决这一问题。
理解think标签的作用
<think>标签是大型语言模型(LLM)在生成响应时常用的特殊标记,它包含了模型生成最终答案前的思考过程。这些内容对于调试和理解模型行为很有帮助,但在生产环境中展示给终端用户时可能会造成困惑。
解决方案概述
在Assistant UI项目中,我们可以通过以下两种方式处理think标签:
- 完全移除think标签内容:使用rehype-raw插件来解析并过滤掉这些标签
- 替换显示内容:将think标签内容替换为更友好的提示信息
具体实现方法
方法一:使用rehype-raw插件过滤
首先安装必要的依赖:
npm install rehype-raw
然后在markdown-text.ts文件中进行配置:
import rehypeRaw from "rehype-raw";
const MarkdownTextImpl = () => {
return (
<MarkdownTextPrimitive
remarkPlugins={[remarkGfm, rehypeRaw]}
className="aui-md"
components={defaultComponents}
/>
);
};
这种方法会完全移除<think>标签及其内容,确保前端不会显示模型的中间思考过程。
方法二:自定义think标签渲染
如果希望保留某种形式的提示,可以自定义think标签的渲染方式:
const defaultComponents = memoizeMarkdownComponents({
["think" as string]: ({ children }) => {
return <p>Thinking...</p>
}
});
这样,所有的<think>标签内容都会被替换为"Thinking..."的提示,既保持了界面的整洁,又让用户知道模型正在处理信息。
技术原理分析
rehype-raw是一个强大的HTML处理插件,它能够解析Markdown中的原始HTML内容。当与React Markdown组件结合使用时,它允许我们:
- 解析包含HTML标签的Markdown内容
- 提供对特定HTML标签的自定义处理能力
- 保持Markdown其他特性的正常渲染
memoizeMarkdownComponents则用于优化组件性能,确保自定义组件的渲染不会造成不必要的重绘。
最佳实践建议
- 开发环境:可以考虑保留think标签内容以便调试
- 生产环境:建议移除或替换think标签内容
- 用户体验:如果选择替换显示,可以使用动画或更友好的提示语
- 性能考虑:对于高频更新的内容,确保使用memoization技术优化渲染
通过以上方法,开发者可以灵活控制模型输出在前端的展示方式,提升最终用户的体验质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.55 K
暂无简介
Dart
561
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
170
12
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
128
105
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
357
1.85 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
440
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
606
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
732
70