本文将指导如何为Qwen-2-VL视觉语言模型创建定制数据集，并使用LLaMA-Factory进行微调。首先，准备合同文档图片并生成问答对，利用GPT-4模型自动生成问题与答案。接着，将数据集上传至Hugging Face Hub，最后配置并运行微调脚本。该流程适用于文档视觉问答等任务，帮助构建专用模型，提升性能。

大语言模型技术不断进步，OpenAI o1通过自我反思和错误修正提升推理能力，可能融合了CoT、PRM和MCTS；Kimi 1.5结合长上下文CoT和强化学习，展现了深入推理的潜力；Qwen 2.5则注重数据质量和多规模模型，配合离线与在线强化学习进一步提升性能。这些模型在推理、长文本处理和强化学习方面各有创新，推动了大语言模型的发展。

AI时代，企业和个人亟需从海量私有文档中快速提取精准信息。本文介绍了一款基于Qwen2.5-14B大模型与Elasticsearch构建的智能问答系统，结合向量检索、检索增强技术（RAG）和生成式AI，能高效处理多格式文档并提供准确回答。系统实测效果显著，适用于技术文档等复杂场景，展现了AI在知识管理中的强大潜力。

本文详细介绍了如何通过modelscope和huggingface-cli下载模型和数据集，并展示了如何在Docker环境中构建和启动容器进行模型训练。文章还涉及了微调前的推理过程、数据集和训练参数的设置，以及训练过程中的日志和资源使用情况。最后，提到了一些常见问题的解决方法，如环境变量设置和wandb的配置。

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。