docs(paper): 添加系统架构图并更新实现章节

在实现章节中移除了冗余的子章节，并引入系统架构图以更清晰地展示三层架构设计。同时，在main.tex中添加了tikz库以支持架构图的绘制。

paper/latex/chapters/implementation.tex

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 \section{关键技术实现}
 
 \subsection{系统架构设计}
-\subsubsection{整体架构设计}
 本系统采用经典的三层架构设计，分为表现层、业务逻辑层和数据访问层。
 
 在表现层中，基于Gradio框架构建了一个用户友好的Web界面，包含7个功能模块：模型管理、模型推理、模型微调、数据集生成、数据集管理、提示词模板管理和系统设置。该界面采用响应式设计，支持流式输出和灵活的参数配置，以满足不同用户的交互需求。
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 数据访问层主要负责数据的存储与管理。系统使用SQLite存储系统配置，同时采用TinyDB内存数据库管理数据集，支持JSON格式的数据导入和导出。通过这种分层设计，各层之间明确分工，不仅提升了系统的可扩展性和可维护性，还为后续的功能扩展奠定了基础。
 
-\subsubsection{模块划分与交互流程}
-系统根据功能需求划分为多个模块，各模块之间通过清晰的交互流程协同工作，确保系统的高效运行。
+\input{figures/system_architecture.tex}
 
-模型管理模块 是系统的核心之一，负责加载、卸载和配置大语言模型。用户可以通过该模块选择并管理不同的模型，而模型推理模块则负责处理用户输入并生成模型响应。此外，模型训练模块支持执行LoRA微调训练流程，帮助用户优化模型性能。
 
-数据集生成模块 的设计重点在于灵活性和效率。它支持多种文档格式输入（优先支持Markdown），提供可视化模板编辑和变量配置功能，同时支持多轮次并发生成。为了保证生成结果的可靠性，模块还内置了自动验证和转换机制。在技术实现上，使用LangChain PromptTemplate处理模板，采用异步调用提高生成效率，并通过原子操作保证数据一致性。此外，模块还提供了进度反馈和错误处理机制，进一步提升用户体验。
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-数据管理模块 涵盖了数据集生成、存储以及提示词模板管理等功能。数据集生成功能用于创建和预处理训练数据，数据集存储则通过TinyDB实现内存数据库管理，确保数据的高效存取。提示词模板管理模块负责维护对话模板和系统提示，为模型推理提供必要的上下文支持。
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-系统交互流程 从用户发起请求开始，用户通过Gradio界面与系统交互。前端模块接收用户请求后，调用对应的业务逻辑模块进行处理。业务逻辑模块根据需要访问数据存储层获取或保存数据，并将处理结果返回给前端展示。整个流程清晰且高效，确保用户能够快速获得所需的结果。
 
 \subsection{数据库设计与实现}