Emotionale Unterstützung durch Gespräch (ESC) zielt darauf ab, durch Dialog empathische und effektive emotionale Unterstützung zu bieten, um die wachsende Nachfrage nach psychischer Unterstützung zu decken. In dieser Arbeit präsentieren wir unsere Lösung für die ESC-Bewertung des NLPCC 2025 Task 8, bei der wir groß angelegte Sprachmodelle nutzen, die durch Prompt-Engineering und Feinabstimmungstechniken verbessert wurden. Wir untersuchen sowohl parameter-effiziente Low-Rank-Anpassungen als auch vollständige Feinabstimmungsstrategien, um die Fähigkeit des Modells zu verbessern, unterstützende und kontextuell angemessene Antworten zu generieren. Unser bestes Modell belegte im Wettbewerb den zweiten Platz, was das Potenzial der Kombination von großen Sprachmodellen (LLMs) mit effektiven Anpassungsmethoden für ESC-Aufgaben unterstreicht. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die weitere Verbesserung der emotionalen Verständnisfähigkeit und der Personalisierung von Antworten konzentrieren, um praktischere und verlässlichere Systeme zur emotionalen Unterstützung zu entwickeln.