docs(paper): 更新论文结构安排，增加第五章结果验证

本文结构安排中新增第五章结果验证，详细描述了实验环境、对象、资源占用、训练指标变化以及微调效果的全面验证，证明了框架的有效性和实用价值

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 \subsection{本文结构安排}
 
-本文围绕基于大型语言模型的自动化微调框架展开研究与实现，全文共分为五章，具体结构安排如下：
+本文围绕基于大型语言模型的自动化微调框架展开研究与实现，全文共分为六章，具体结构安排如下：
 
 第一章 前言：本章首先介绍了研究的背景与意义，阐述了大型语言模型微调自动化的重要性和必要性。随后，对国内外相关的研究现状进行了回顾与分析，指出了现有方法的优势与不足。最后，概述了本文的主要研究内容，并介绍了论文的整体结构安排。
 
@@ -56,7 +56,9 @@ AI辅助编码的研究和应用在中国尚处于起步阶段。虽然一些大
 
 第四章 关键技术实现：本章详细阐述了系统的具体实现过程。首先介绍了系统的整体架构设计、模块划分与交互流程。接着，描述了双数据库架构（SQLite+TinyDB）的设计与实现方案，以及数据模型定义和数据库管理。详细介绍了语料生成与处理技术，包括Markdown文档解析、Prompt模板应用、API协程并发调用以及数据校验与持久化。重点阐述了语言模型训练技术的实现，涵盖监督式微调（SFT）流程、训练数据准备、LoRA微调方法应用、训练配置、监控与结果保存。随后，介绍了基于Gradio框架的前端交互系统设计与实现，包括全局状态管理、前后端数据流、流式响应与实时反馈以及异常处理。最后，探讨了系统的扩展性实现方案。
 
-第五章 总结与展望：本章对本文的研究工作进行了全面的总结，回顾了所取得的主要成果。同时，分析了当前研究存在的不足与局限性。最后，对未来的研究方向和可能的技术发展进行了展望。
+第五章 结果验证：本章对基于文档驱动的自适应编码大模型微调框架的实验结果进行验证和分析。首先介绍了实验环境，包括硬件配置和软件环境。然后，详细描述了实验对象，包括基础模型选择、微调数据集和微调参数配置。接着，分析了微调过程中的资源占用和训练指标变化。最后，从代码生成能力、文档理解能力、通用能力保持和用户满意度等多个维度对微调效果进行了全面验证，证明了本框架的有效性和实用价值。
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+第六章 总结与展望：本章对本文的研究工作进行了全面的总结，回顾了所取得的主要成果。同时，分析了当前研究存在的不足与局限性。最后，对未来的研究方向和可能的技术发展进行了展望。
 
 \subsection{小结}
 本章作为全文的引言部分，首先阐明了在当前大型语言模型蓬勃发展的背景下，构建自动化微调框架的研究背景和重要的现实意义。通过对国内外相关研究现状的梳理，我们认识到自动化、高效化微调工具的缺失是当前LLM应用落地的瓶颈之一，这进一步凸显了本研究的价值。本章还概述了本文的主要研究内容，旨在通过整合先进的语料生成、模型微调和前端交互技术，构建一个用户友好、高效灵活的LLM自动化微调框架。最后，详细介绍了本文的章节结构安排，为读者清晰地勾勒出后续内容的逻辑脉络，为深入理解本文的研究工作奠定了基础。