diff --git a/README.md b/README.md
index c772c73..b928d06 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,2 +1,142 @@
-# CoalLLM
+# 煤矿安全大模型——矿途智护者
+## 项目背景
+
+- 国家高度重视煤矿安全生产工作，提高从业人员的安全知识水平，是煤矿安全管理的重要基础。
+- 安全管理领域积累了海量数据，但难以为安全决策所利用。
+- 根据国家矿山安监局统计：90%以上煤矿事故都与人的不安全行为有关。
+
+## 主要功能
+
+- 支持煤矿安全领域常规题型解答，如：单选题、多选题、判断题、填空题等 （针对煤矿主要负责人及安管人员、煤矿各种作业人员）
+- 支持针对安全规程规章制度、技术等文档内容回答（如《中华人民共和国矿山安全法》、《煤矿建设安全规程》）
+- 支持煤矿历史事故案例，事故处理报告查询，提供事故原因详细分析、事故预防措施以及应急响应知识
+
+## 创建环境
+```shell
+conda create -n CoalLLM python=3.10
+conda activate CoalLLM
+```
+## 依赖包安装
+```shell
+pip install modelscope[framework] # 模型库
+pip install py-data-juicer[sci] # 数据处理库
+pip install ms-swift[llm] # 训练库
+pip install ms-swift[eval] # 评测库
+```
+
+
+## 数据构建
+
+输入如下命令，会在data目录下生成CoalQA_data.json
+
+```shell
+git clone https://gitlink.org.cn/yaosenJ/Coal_Mine_SAFETY.git
+cd Coal_Mine_SAFETY/data_process
+python Generate_QAdata.py ../data/CoalQA_data.json
+```
+
+CoalQA_data.json内容结构形如：
+
+```json
+[
+ {
+ "instruction": "请提供新建矿井立井井筒冻结法施工的具体要求。",
+ "output": "新建矿井立井井筒冻结法施工需要遵守以下要求：冻结深度必须穿过风化带延深至稳定的基岩10m以上，第一个冻结孔必须全孔取芯，钻孔时必须测定钻孔的方向和偏斜度，偏斜度超过规定时必须及时纠正，冻结管必须采用无缝钢管并焊接或螺纹连接，开始冻结后必须经常观察水文观测孔的水位变化，并在确定冻结壁已交圈后才能进行试挖。"
+ },
+ ...
+
+]
+```
+## 模型训练
+安装 flash-attention 加快推理速度
+```shell
+pip install flash-attn --no-build-isolation
+```
+使用ms-swift训练模型
+```shell
+!CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \
+ --sft_type lora \
+ --model_type internlm2_5-7b-chat \
+ --model_id_or_path /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat \
+ --dataset /root/Coal_Mine_SAFETY/data/data.json\
+ --system "你是一个煤矿安全领域的知识达人，你对相关煤矿安全规章规程制度、技术等文档非常熟悉。请你专业正确地解答用户想问的煤矿安全相关问题。" \
+ --dataset_test_ratio 0.01 \
+ --output_dir output \
+ --lora_target_modules ALL \
+ --lora_rank 8 \
+ --dtype bf16 \
+ --seed 42 \
+ --learning_rate 1e-4 \
+ --warmup_ratio 0.05 \
+ --max_length 2048 \
+ --batch_size 4 \
+ --eval_batch_size 4 \
+ --num_train_epochs 3 \
+ --gradient_accumulation_steps 4 \
+ --save_total_limit 5 \
+ --eval_steps 100 \
+ --save_steps 100
+ ```
+**显存占用**
+
+
+
+ 
+
+
+
+**训练日志**
+
+
+
+ 
+
+
+
+## 使用evalscope评估模型
+
+### 1. 自定义数据集评估
+
+```shell
+!CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift eval \
+ --ckpt_dir /root/Coal_Mine_SAFETY/output/internlm2_5-7b-chat/v4-20240909-222741/checkpoint-1113 \
+ --eval_dataset no \
+ --infer_backend pt \
+ --eval_backend Native \
+ --eval_limit 10 \
+ --seed 42 \
+ --eval_batch_size 8 \
+ --custom_eval_config custom_eval_config.json \
+ --temperature 0.7 \
+ --top_k 20 \
+ --top_p 0.9
+```
+
+
+ 
+
+
+
+## 项目展示
+
+
+
+ 
+
+
+
+
+ 
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/data_process/Generate_QAdata.py b/data_process/Generate_QAdata.py
new file mode 100644
index 0000000..dc2738c
--- /dev/null
+++ b/data_process/Generate_QAdata.py
@@ -0,0 +1,45 @@
+#coding:utf-8
+import sys
+import random
+from zhipuai import ZhipuAI
+client = ZhipuAI(api_key="your key")
+
+with open('19-中华人民共和国矿山安全法.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
+ content = f.read()
+
+def return_random_prompt():
+ system_prompt = "根据下面提供有关煤矿安全领域文本，请你仔细通读全文，你需要依据该文本：\n\n######\n{}######\n尽可能给出多样化的问题和对应的回答。我们将用于人工评估GLM-4模型对问答对数据的完成情况。要求:\n".format(content)
+ system_prompt += "1. 生成问题有价值且遵守该文本信息，回答准确专业。\n"
+ system_prompt += "2. 生成问答对不能重复。\n"
+ system_prompt += "3. 问题多样化，同个问题可以换成不同表述方式，但意思保持不变。\n"
+ system_prompt += "4. 为问题生成作为，不应该只包含简单的占位符。应提供实质性的内容问题，具有挑战性。字数不超过" + str(random.randint(80, 120)) + "字。\n"
+ system_prompt += "5.