[鸿蒙]DevEco Studio AI 辅助开发工具两大升级功能鸿蒙应用开发效率再提升

随着搭载 HarmonyOS 5 的 Pura X 发布，鸿蒙生态进入快车道，各应用正在加速适配开发，越来越多开发者加入到鸿蒙应用开发浪潮中。为提升鸿蒙应用开发效率，华为前不久上线了首款开发 HarmonyOS 应用的 AI 智能辅助开发助手——CodeGenie，该 AI 助手深度集成在 DevEco Studio 中，提供鸿蒙知识智能问答、鸿蒙 ArkTS 代码补全/生成和万能卡片生成等功能，提升了开发效率，深受广大开发者的喜爱。

应广大开发者的需求建议，我们最近又对 CodeGenie 进行了一次升级，不仅针对 DeepSeek-R1 新增支持鸿蒙知识 RAG 能力，还上线了代码解释功能，持续拓展 AI 在辅助鸿蒙应用开发全流程中的深度和广度。

升级点 1：接入 DeepSeek 的小艺新增融合 RAG 能力，鸿蒙知识问答更精准更丝滑

随着 CodeGenie 接入了带上 DeepSeek 的小艺，智能体的问答变得更加丝滑流畅；同时此次小艺对 DeepSeek 模型增强融合了 RAG 能力，从生成机制上协同降低模型幻象，并同时提升生成模型的准确性和相关性。

RAG 检索增强的核心机制是通过「检索-生成」分离架构，将模型输出严格约束在可信数据范围内：

1、实时检索验证：在生成阶段，系统首先从官方语料库中检索与用户输入最相关的片段，形成上下文约束。

主要实现技术：

（1）向量搜索：将查询和文档嵌入到高维向量空间，通过计算相似度进行检索。

（2）近似最近邻：提高大规模数据集下的检索效率。

（3）检索模型：用于高效检索相关文档。

2、可控生成过程：将检索结果作为生成模型的输入，引导模型仅基于已验证内容进行回答，大幅降低「虚构答案」的概率。

主要实现技术：

（1）使用大型语言模型（LLM）：结合检索到的上下文生成回答

（2）提示工程（Prompt Engineering）：通过优化提示模板，引导生成模型合理利用检索结果。

（3）模型微调（Fine-tuning）：针对特定领域优化生成模型的表现。RAG 支持实时更新官方数据源，避免传统微调模型因数据滞后产生的幻象。

图 1：DeepSeek RAG 检索流程

另外 RAG 检索增加使用结合机制和反馈优化手段，有效融合检索模块和生成模块，以及不断提升 RAG 系统性能：

1、结合机制：

（1）概率加权：通过对检索到的文档分配权重，影响生成模型的输出。

（2）多文档处理：结合多篇相关文档，生成综合性的答案。

2、反馈优化：

（1）测试反馈：根据实测结果调整检索和生成策略。

（2）强化学习：通过奖励机制优化模型行为。

经过 RAG 增强后的 DeepSeek 核心定位策略是专注成为鸿蒙生态开发领域的专家型助手，始终以 HarmonyOS 技术体系为核心服务领域，持续深耕鸿蒙系统组件开发全流程支持。当涉及非鸿蒙知识问题时，优先聚焦鸿蒙相关技术实现路径，如涉及必要的外部技术栈，会在有三方权威数据支撑时提供相关的延伸指导。这种设计既保障了鸿蒙技术支持的专注度，又通过善意引导帮助用户建立合理预期，最终实现开发者体验与专业深度的双提升。

随着 DeepSeek 模型使用 RAG 能力增强之后，CodeGenie 接入的 DeepSeek 模型在鸿蒙领域上更专业、更准确。无需开发者在使用过程中强制加上「鸿蒙场景下」或「ArkTS 中」等限定词，也能精准理解意图并输出鸿蒙技术栈内相应的专业知识，为鸿蒙开发场景带来了前所未有的智能问答体验。

RAG 增强型与传统生成式 AI 的关键差异：