docs(paper): 优化实现章节的架构描述和模块划分

调整了系统架构设计部分的段落结构，使其更加清晰易读。同时，更新了业务逻辑层的描述，增加了数据集生成模块的详细说明，并移除了冗余的关键数据流部分。

paper/latex/chapters/implementation.tex

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 \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。
-业务逻辑层是系统的核心部分，负责处理具体的业务逻辑。其中，模型训练模块基于Unsloth和TRL库实现了高效的LoRA微调功能；模型推理模块支持流式生成，并允许用户配置多种采样参数；数据处理模块则涵盖了数据集的转换、验证和预处理等任务，确保数据的质量和一致性。
-数据访问层主要负责数据的存储与管理。系统使用SQLite存储系统配置和元数据，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，各层之间通过明确定义的接口进行交互，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。
+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。
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+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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+业务逻辑层是系统的核心部分，负责处理具体的业务逻辑。其中，模型训练模块基于Unsloth和TRL库实现了高效的LoRA微调功能；模型推理模块支持流式生成，并允许用户配置多种采样参数；数据集生成模块则基于LangChain PromptTemplate处理模板，支持Markdown文档解析和结构化数据生成，采用异步调用提高生成效率。
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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。
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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。
 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。
 
-关键数据流包括以下几个方面：
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 \subsection{数据库设计与实现}
 
 \subsubsection{双数据库架构设计（SQLite + TinyDB）}