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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器引言从会用模型到用好模型一、核心开发环境搭建1.1 硬件配置选择1.2 软件栈配置二、提示工程深度实践2.1 结构化提示设计3.3 微调的常见坑四、API 集成开发4.1 统一接口抽象生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好 这是你第一次使用# 大模型应用开发全流程实战提示工程、微调与 API 集成引言从会用模型到用好模型2026 年的大模型应用开发已经进入成熟期各种工具链和开发范式趋于稳定。与早期需要从零开始训练模型的年代不同现在开发者更关注如何高效利用现有基础模型进行应用开发。本文聚焦三个核心方向提示工程精要、模型微调实战和 API 集成开发带你走一遍从环境搭建到上线的完整流程。需要说明的是虽然文中使用的是 2026 年的工具版本但所有方法论和核心思路完全向下兼容。即使你使用的是 2024 或 2025 年的工具版本依然可以遵循相同的开发范式。一、核心开发环境搭建1.1 硬件配置选择2026 年的大模型开发对硬件要求已经显著降低。对于大多数应用场景推荐以下配置方案开发机配备至少 24GB 显存的 GPU足以支撑绝大多数微调和推理实验生产环境根据业务规模选择云服务商的 A100/H100 实例边缘设备新一代 AI 加速芯片已能流畅运行中小规模模型实测表明使用 QLoRA 技术可以在消费级显卡上高效微调大参数模型这是 2026 年最值得掌握的技能之一。1.2 软件栈配置当前最稳定的开发环境组合# 基础环境 Python 3.11 CUDA 12.3 cuDNN 8.9 # 核心框架 pip install transformers pip install langchain pip install peft # 参数高效微调库 pip install vllm # 推理引擎特别注意版本兼容性问题。2026 年各大框架的 API 已经趋于稳定但仍需确保各组件版本匹配。二、提示工程深度实践2.1 结构化提示设计2026 年的提示工程已经发展出一套成熟的模式语言。以下是一个多轮对话场景的提示模板[系统角色设定] 你是一名专业的{domain}顾问具有10年行业经验 [对话规则] 1. 优先提供结构化建议 2. 2. 询问用户具体需求 3. 3. 给出可操作的步骤 [当前任务] 帮助用户解决以下问题 {user_input} [输出要求] 使用Markdown格式包含 - 问题分析 - - 3种解决方案 - - 推荐方案及理由 - 这种结构化提示相比早期自由格式的提示词能稳定获得更优质的输出。核心思路是把角色、规则、任务、输出格式四个要素显式化让模型有明确的工作台。 ### 2.2 动态上下文管理 现代大模型应用的关键是上下文管理。多轮对话的本质是大模型接口无状态服务端不保存对话记录每一次请求必须携带完整历史对话。这也是多轮对话 Token 消耗递增的核心原因。 实战中的几个关键技巧 **第一区分消息角色。** System系统人设与约束全局生效、User用户实时输入动态可变、Assistant模型历史回复对话上下文载体精准区分角色是提示词优化的基础。 **第二控制随机性参数。** Temperature 控制创造力值越高越发散Top_p 控制输出多样性。刚需输出调低温创意输出调高温。 **第三提示词缓存。** 固定不变的系统提示词、通用前置指令可全局缓存复用有效减少重复 Token 消耗、降低接口响应延迟是企业项目低成本优化的基础手段。 ### 2.3 流式输出与 SSE 2026 年主流对话应用标配流式输出。掌握 SSEServer-Sent Events协议原理实现打字机效果、实时响应体验是适配前端交互场景的必备技能。流式输出不仅能提升用户体验还能显著降低首字延迟TTFT的感知。 ## 三、模型微调实战 ### 3.1 什么时候需要微调 微调不是万能的也不是所有场景都需要。2026 年的行业共识是能用 Prompt 和 RAG 解决的就不要微调。微调的适用场景包括 - 需要模型掌握特定领域的专业术语和表达风格 - - 需要模型遵循特定的输出格式如 JSON Schema、特定代码风格 - - 需要模型具备私有知识且无法通过 RAG 注入 ### 3.2 LoRA 与 QLoRA参数高效微调 LoRALow-Rank Adaptation的核心思想是冻结预训练模型的全部参数只训练注入的低秩矩阵。这样可训练参数只有原来的 1% 左右显存占用大幅降低。 QLoRA 更进一步在 LoRA 基础上叠加 4-bit 量化让消费级显卡也能微调大模型。实测表明QLoRA 可以在 24GB 显存的消费级显卡上微调 70B 级别的大模型。 一个典型的 LoRA 微调流程准备数据集指令-回答对格式统一加载基础模型4-bit 量化配置 LoRA 参数rank、alpha、dropout训练学习率、批次、轮数合并权重或动态加载 LoRA3.3 微调的常见坑数据质量 数据数量。1000 条高质量数据的效果往往好于 10000 条低质量数据。数据要覆盖正常场景、边界场景、错误场景。过拟合与灾难性遗忘。微调轮数过多会导致模型遗忘通用能力。建议用验证集监控早停。评测先行。微调前先定义评测集和评测指标否则无法判断微调是否有效。四、API 集成开发4.1 统一接口抽象2026 年主流模型厂商都提供了 OpenAI 兼容的 API 接口。这意味着你可以用一套代码切换不同模型这是架构设计上的重要优势。实战中建议在业务代码与模型 API 之间加一层抽象classLLMClient:def__init__(self,provider,model,api_key):self.clientself._build_client(provider,model,api_key)defchat(self,messages,temperature0.7,streamFalse):# 统一入口内部按 provider 分发...defembed(self,texts):# 向量化接口... 这样做的价值在于当模型升级或切换供应商时业务代码无需改动只需要替换 client 配置。### 4.2 错误处理与重试生产环境必须处理模型 API 的异常限流429、超时、服务不可用5xx。实战中的标准做法是指数退避重试熔断降级。### 4.3 成本与延迟监控每次调用都要记录 Token 消耗和延迟。建议建立成本监控面板按用户、按功能、按模型维度统计 Token 消耗及时发现异常增长。## 五、从 Demo 到生产的完整路径把以上能力串起来一条完整的开发路径是**第一步需求规格化。**用自然语言描述应用行为明确输入输出和边界。**第二步提示工程先行。**先尝试用结构化提示解决验证核心逻辑。**第三步RAG 补充知识。**需要私有知识时接入检索增强生成。**第四步微调兜底。**提示和 RAG 解决不了时再考虑微调。**第五步工程化。**加统一接口抽象、错误处理、成本监控、评测闭环。## 六、总结2026年的大模型应用开发核心能力已经从会调 API升级为会做工程决策什么时候用提示工程、什么时候用 RAG、什么时候用微调、怎么控制成本、怎么保证可靠性。 掌握结构化提示设计、动态上下文管理、参数高效微调、统一接口抽象这四板斧再配合评测闭环和成本治理你就能把大模型能力稳定、可靠、低成本地集成到真实业务中。记住一个原则能用 Prompt 解决的不用 RAG能用 RAG 解决的不用微调能用小模型解决的不用大模型。**Markdown编辑器**所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章了解一下Markdown的基本语法知识。## 新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持除了标准的Markdown编辑器功能我们增加了如下几点新功能帮助你用它写博客1.**全新的界面设计**将会带来全新的写作体验2.在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式Markdown**将代码片显示选择的高亮样式**进行展示3.增加了**图片拖拽**功能你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示4.全新的**KaTeX数学公式**语法5.增加了支持**甘特图的mermaid语法[^1]**功能6.增加了**多屏幕编辑**Markdown文章功能7.增加了**焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置**等功能功能按钮位于编辑区域与预览区域中间8.增加了**检查列表**功能。[^1]:[mermaid语法说明](https://mermaid.js.org/intro/)## 功能快捷键撤销kbdCtrl/Command/kbdkbdZ/kbd重做kbdCtrl/Command/kbdkbdY/kbd加粗kbdCtrl/Command/kbdkbdB/kbd斜体kbdCtrl/Command/kbdkbdI/kbd标题kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdH/kbd无序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdU/kbd有序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdO/kbd检查列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdC/kbd插入代码kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdK/kbd插入链接kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdL/kbd插入图片kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdG/kbd查找kbdCtrl/Command/kbdkbdF/kbd替换kbdCtrl/Command/kbdkbdG/kbd## 合理的创建标题有助于目录的生成直接输入1次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成1级标题。输入2次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成2级标题。以此类推我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。## 如何改变文本的样式*强调文本*_强调文本_**加粗文本**__加粗文本__标记文本~~删除文本~~引用文本 H~2~Ois是液体。2^10^运算结果是1024.## 插入链接与图片链接:[link](https://www.csdn.net/).图片:带尺寸的图片:居中的图片:居中并且带尺寸的图片:当然我们为了让用户更加便捷我们增加了图片拖拽功能。## 如何插入一段漂亮的代码片去[博客设置](https://mp.csdn.net/console/configBlog)页面选择一款你喜欢的代码片高亮样式下面展示同样高亮的 代码片.javascript//An highlighted block var foobar;生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。1注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。注脚的解释 ↩︎ 大模型应用开发全流程实战：提示工程、微调与 API 集成
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器引言从会用模型到用好模型一、核心开发环境搭建1.1 硬件配置选择1.2 软件栈配置二、提示工程深度实践2.1 结构化提示设计3.3 微调的常见坑四、API 集成开发4.1 统一接口抽象生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好 这是你第一次使用# 大模型应用开发全流程实战提示工程、微调与 API 集成引言从会用模型到用好模型2026 年的大模型应用开发已经进入成熟期各种工具链和开发范式趋于稳定。与早期需要从零开始训练模型的年代不同现在开发者更关注如何高效利用现有基础模型进行应用开发。本文聚焦三个核心方向提示工程精要、模型微调实战和 API 集成开发带你走一遍从环境搭建到上线的完整流程。需要说明的是虽然文中使用的是 2026 年的工具版本但所有方法论和核心思路完全向下兼容。即使你使用的是 2024 或 2025 年的工具版本依然可以遵循相同的开发范式。一、核心开发环境搭建1.1 硬件配置选择2026 年的大模型开发对硬件要求已经显著降低。对于大多数应用场景推荐以下配置方案开发机配备至少 24GB 显存的 GPU足以支撑绝大多数微调和推理实验生产环境根据业务规模选择云服务商的 A100/H100 实例边缘设备新一代 AI 加速芯片已能流畅运行中小规模模型实测表明使用 QLoRA 技术可以在消费级显卡上高效微调大参数模型这是 2026 年最值得掌握的技能之一。1.2 软件栈配置当前最稳定的开发环境组合# 基础环境 Python 3.11 CUDA 12.3 cuDNN 8.9 # 核心框架 pip install transformers pip install langchain pip install peft # 参数高效微调库 pip install vllm # 推理引擎特别注意版本兼容性问题。2026 年各大框架的 API 已经趋于稳定但仍需确保各组件版本匹配。二、提示工程深度实践2.1 结构化提示设计2026 年的提示工程已经发展出一套成熟的模式语言。以下是一个多轮对话场景的提示模板[系统角色设定] 你是一名专业的{domain}顾问具有10年行业经验 [对话规则] 1. 优先提供结构化建议 2. 2. 询问用户具体需求 3. 3. 给出可操作的步骤 [当前任务] 帮助用户解决以下问题 {user_input} [输出要求] 使用Markdown格式包含 - 问题分析 - - 3种解决方案 - - 推荐方案及理由 - 这种结构化提示相比早期自由格式的提示词能稳定获得更优质的输出。核心思路是把角色、规则、任务、输出格式四个要素显式化让模型有明确的工作台。 ### 2.2 动态上下文管理 现代大模型应用的关键是上下文管理。多轮对话的本质是大模型接口无状态服务端不保存对话记录每一次请求必须携带完整历史对话。这也是多轮对话 Token 消耗递增的核心原因。 实战中的几个关键技巧 **第一区分消息角色。** System系统人设与约束全局生效、User用户实时输入动态可变、Assistant模型历史回复对话上下文载体精准区分角色是提示词优化的基础。 **第二控制随机性参数。** Temperature 控制创造力值越高越发散Top_p 控制输出多样性。刚需输出调低温创意输出调高温。 **第三提示词缓存。** 固定不变的系统提示词、通用前置指令可全局缓存复用有效减少重复 Token 消耗、降低接口响应延迟是企业项目低成本优化的基础手段。 ### 2.3 流式输出与 SSE 2026 年主流对话应用标配流式输出。掌握 SSEServer-Sent Events协议原理实现打字机效果、实时响应体验是适配前端交互场景的必备技能。流式输出不仅能提升用户体验还能显著降低首字延迟TTFT的感知。 ## 三、模型微调实战 ### 3.1 什么时候需要微调 微调不是万能的也不是所有场景都需要。2026 年的行业共识是能用 Prompt 和 RAG 解决的就不要微调。微调的适用场景包括 - 需要模型掌握特定领域的专业术语和表达风格 - - 需要模型遵循特定的输出格式如 JSON Schema、特定代码风格 - - 需要模型具备私有知识且无法通过 RAG 注入 ### 3.2 LoRA 与 QLoRA参数高效微调 LoRALow-Rank Adaptation的核心思想是冻结预训练模型的全部参数只训练注入的低秩矩阵。这样可训练参数只有原来的 1% 左右显存占用大幅降低。 QLoRA 更进一步在 LoRA 基础上叠加 4-bit 量化让消费级显卡也能微调大模型。实测表明QLoRA 可以在 24GB 显存的消费级显卡上微调 70B 级别的大模型。 一个典型的 LoRA 微调流程准备数据集指令-回答对格式统一加载基础模型4-bit 量化配置 LoRA 参数rank、alpha、dropout训练学习率、批次、轮数合并权重或动态加载 LoRA3.3 微调的常见坑数据质量 数据数量。1000 条高质量数据的效果往往好于 10000 条低质量数据。数据要覆盖正常场景、边界场景、错误场景。过拟合与灾难性遗忘。微调轮数过多会导致模型遗忘通用能力。建议用验证集监控早停。评测先行。微调前先定义评测集和评测指标否则无法判断微调是否有效。四、API 集成开发4.1 统一接口抽象2026 年主流模型厂商都提供了 OpenAI 兼容的 API 接口。这意味着你可以用一套代码切换不同模型这是架构设计上的重要优势。实战中建议在业务代码与模型 API 之间加一层抽象classLLMClient:def__init__(self,provider,model,api_key):self.clientself._build_client(provider,model,api_key)defchat(self,messages,temperature0.7,streamFalse):# 统一入口内部按 provider 分发...defembed(self,texts):# 向量化接口... 这样做的价值在于当模型升级或切换供应商时业务代码无需改动只需要替换 client 配置。### 4.2 错误处理与重试生产环境必须处理模型 API 的异常限流429、超时、服务不可用5xx。实战中的标准做法是指数退避重试熔断降级。### 4.3 成本与延迟监控每次调用都要记录 Token 消耗和延迟。建议建立成本监控面板按用户、按功能、按模型维度统计 Token 消耗及时发现异常增长。## 五、从 Demo 到生产的完整路径把以上能力串起来一条完整的开发路径是**第一步需求规格化。**用自然语言描述应用行为明确输入输出和边界。**第二步提示工程先行。**先尝试用结构化提示解决验证核心逻辑。**第三步RAG 补充知识。**需要私有知识时接入检索增强生成。**第四步微调兜底。**提示和 RAG 解决不了时再考虑微调。**第五步工程化。**加统一接口抽象、错误处理、成本监控、评测闭环。## 六、总结2026年的大模型应用开发核心能力已经从会调 API升级为会做工程决策什么时候用提示工程、什么时候用 RAG、什么时候用微调、怎么控制成本、怎么保证可靠性。 掌握结构化提示设计、动态上下文管理、参数高效微调、统一接口抽象这四板斧再配合评测闭环和成本治理你就能把大模型能力稳定、可靠、低成本地集成到真实业务中。记住一个原则能用 Prompt 解决的不用 RAG能用 RAG 解决的不用微调能用小模型解决的不用大模型。**Markdown编辑器**所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章了解一下Markdown的基本语法知识。## 新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持除了标准的Markdown编辑器功能我们增加了如下几点新功能帮助你用它写博客1.**全新的界面设计**将会带来全新的写作体验2.在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式Markdown**将代码片显示选择的高亮样式**进行展示3.增加了**图片拖拽**功能你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示4.全新的**KaTeX数学公式**语法5.增加了支持**甘特图的mermaid语法[^1]**功能6.增加了**多屏幕编辑**Markdown文章功能7.增加了**焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置**等功能功能按钮位于编辑区域与预览区域中间8.增加了**检查列表**功能。[^1]:[mermaid语法说明](https://mermaid.js.org/intro/)## 功能快捷键撤销kbdCtrl/Command/kbdkbdZ/kbd重做kbdCtrl/Command/kbdkbdY/kbd加粗kbdCtrl/Command/kbdkbdB/kbd斜体kbdCtrl/Command/kbdkbdI/kbd标题kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdH/kbd无序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdU/kbd有序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdO/kbd检查列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdC/kbd插入代码kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdK/kbd插入链接kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdL/kbd插入图片kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdG/kbd查找kbdCtrl/Command/kbdkbdF/kbd替换kbdCtrl/Command/kbdkbdG/kbd## 合理的创建标题有助于目录的生成直接输入1次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成1级标题。输入2次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成2级标题。以此类推我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。## 如何改变文本的样式*强调文本*_强调文本_**加粗文本**__加粗文本__标记文本~~删除文本~~引用文本 H~2~Ois是液体。2^10^运算结果是1024.## 插入链接与图片链接:[link](https://www.csdn.net/).图片:带尺寸的图片:居中的图片:居中并且带尺寸的图片:当然我们为了让用户更加便捷我们增加了图片拖拽功能。## 如何插入一段漂亮的代码片去[博客设置](https://mp.csdn.net/console/configBlog)页面选择一款你喜欢的代码片高亮样式下面展示同样高亮的 代码片.javascript//An highlighted block var foobar;生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。1注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。注脚的解释 ↩︎