模型仅具备各领域的通用知识，对于垂类仍有进步空间，这也是医疗、政务类模型出现的原因。我们在尝试AIagent时发现模型并不够聪明，对于安装性能分析工具，vim前后台等问题无法进展到下一步，详见 Autogen 运维排错实践-复杂案例。此次尝试使用偏运维领域的ServerFault，爬取经过人工审核的有效答案来微调模型，观察效果。简言之，教模型所不擅长

步骤

1. 爬取ServerFault，筛选有效问答
2. 微调模型
3. AutoGen配置微调后模型

先看效果，根据采集到的数据，统计出ServerFault热门词云

爬虫

筛选逻辑，根据Active状态&前500页&作者vote过的问题，分别记录问题链接、标题、内容、发布时间、更新时间、被查看总数、投票总数；答案内容、得分9个字段，两张表通过外键关联

CREATETABLE Posts (
    PostID INTEGERPRIMARYKEY,
    PostLink TEXTNOTNULL,
    Title TEXTNOTNULL,
    PostContent TEXTNOTNULL,
    PostTime TEXTNOTNULL,-- ISO8601 strings ("YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS")
    ModifyTime TEXTNOTNULL,
    ViewCount INTEGERNOTNULL,
    VoteCount INTEGERNOTNULL
);
CREATETABLE Answers (
    AnswerID INTEGERPRIMARYKEY,
    PostID INTEGER,
    AnswerContent TEXTNOTNULL,
    VoteCount INTEGERNOTNULL,
FOREIGNKEY(PostID)REFERENCES Posts(PostID)

);NO;

经过控制爬虫速率，切换代理地址，共采集问题、答案数

VoteCount分布

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