准备训练数据（JSON格式）：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释"instruction": "生成产品描述","input": "无线蓝牙耳机，降噪，30小时续航","output": "XX蓝牙耳机采用主动降噪技术..."启动微调训练：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释。

5、通过 MCP host 进行测试，这里采用的是官方文档中构建 LLM client 的方法（也可以选择 Clauder for Desktop，只需要将之前的服务器添加到 key 中，相当于告诉 host 这里有一个用于 PoE2 补丁版本查询的 MCP 服务器）。优化 prompt 以及添加更多工具来实现更复杂的功能，比如使用更优的爬虫工具，以及通过深度爬虫爬取对应补丁的帖子，这样在回答的最

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JetBrains 的 IDE 对 Git、SVN 等版本控制工具有良好的集成，支持图形化界面操作。JetBrains 提供了一系列以 IntelliJ 为基础的 IDE，专注于不同的编程语言。在 IntelliJ IDEA 中，可以利用其强大的重构功能。Atom 是 GitHub 开发的开源文本编辑器，适合 web 开发和简单的代码编辑。Sublime Text 是一个轻量级的文本编辑器，适合编

举例：如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程，它从用户提出的问题（Question）开始，然后通过相似性搜索（Similarity Search）在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。想象一下，如果你能让聊天机器人不仅仅回答通用问题，还能从你自己的数据库或文件中提取信息，并根据这些信息执行具体操作，比如发邮件，那会是什么情况？总之，Langchain 打开了一个充满可能性的新世界，让

AnythingLLM 是一个开源的 AI 工具，能够方便地将用户提供的各种格式的文档，嵌入到自定义 AI 模型中，使其在同用户对象中作为可参考上下文的一部分。在 RAG 架构中，向量数据库的作用类似于一个知识库，它存储了大量文本片段的嵌入（Embeddings），当用户输入查询时，模型会将查询转换为向量，并在数据库中检索最相关的向量，进而找到对应的文本内容。在实际使用场景中，企业级客户可以将自己

AnythingLLM 是一个开源的 AI 工具，能够方便地将用户提供的各种格式的文档，嵌入到自定义 AI 模型中，使其在同用户对象中作为可参考上下文的一部分。在 RAG 架构中，向量数据库的作用类似于一个知识库，它存储了大量文本片段的嵌入（Embeddings），当用户输入查询时，模型会将查询转换为向量，并在数据库中检索最相关的向量，进而找到对应的文本内容。在实际使用场景中，企业级客户可以将自己

AnythingLLM 是一个开源的 AI 工具，能够方便地将用户提供的各种格式的文档，嵌入到自定义 AI 模型中，使其在同用户对象中作为可参考上下文的一部分。在 RAG 架构中，向量数据库的作用类似于一个知识库，它存储了大量文本片段的嵌入（Embeddings），当用户输入查询时，模型会将查询转换为向量，并在数据库中检索最相关的向量，进而找到对应的文本内容。在实际使用场景中，企业级客户可以将自己