基于阿里云百炼平台RAG智能体应用实现一个简单的Harmony OS开发者文档助手应用

虽然大模型的应用为我们查找资料，学习新的知识提供了很大的帮助。但是通用大模型的能力和知识是有限的，对于一些新的技术以及特定应用的技术领域，通用的模型由于缺乏专业的训练材料，因此往往不能很好地回答用户的特定问题。

创建RAG智能体

对于初步接触且需要快速落地，本项目采用了RAG方法实现了文档助手应用。
智能体应用_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心
按照上面的文档教程，实现了一个非常简单的RAG智能体。

首先进行了参考文档的处理，目前只进行了基于OpenHarmony Docs的文档最新版本文档的提取，文档仓库docs: OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档

将文档提取之后，按照教程上传文档内容，然后在智能体配置中选择上传的RAG内容即可完成智能体的创建。

智能体应用如下：
![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3416663/202502/3416663-20250205152658500-1520491065.png)

与智能体交互如下：

评估

目前此RAG智能体支持中文与英语两种交流语言，能够支持一定程度的代码生成，生成的内容准确性相比官方在DevEco Studio中提供的CodeGenie没有特别大的区别，在一些问题的回答上，还要优于官方提供的CodeGenie，例如CodeGenie仍然会在回答问题时输出一些不合格内容（提问ArkTS，回答生成的代码是JS），而此模型的大部分回答内容都忠实地基于提供的外部知识库。

不足之处：

• 外部知识库内容较少，目前只导入了OpenHarmony最新版部分开发者文档内容作为外部知识库。
• 阿里云百炼平台的智能体知识库容量存在上限，难以继续添加新内容。
• 知识库的结构设计缺乏优化，仅仅将文档内容进行粗略分段。
• 无法实时更新外部知识库的内容，目前所有的知识库内容采用手动的方式进行添加管理。

未来的改进计划：

• 参考更加成熟的RAG应用搭建案例，采用更为灵活的方案实现知识库的构建与管理（包括内容更新与添加的自动化实现）。
• 在解决方案的基础上，添加更多的知识库内容，优化知识库结构。
• 参考其他成熟应用的部署方式。