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原创 HarmonySmartCoding RAG功能实现详解

本文介绍了HarmonySmartCoding项目中RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能的完整实现，该功能为开发者提供了智能的API文档检索和问答服务。通过结合向量检索和语义理解，用户可以通过自然语言查询快速找到相关的HarmonyOS API文档和代码示例。本RAG功能实现展示了现代AI应用开发的完整流程，从后端的向量检索引擎到前端的用户交互界面，每个环节都经过精心设计和优化。通过结合语义理解和传统检索技术，为开发者提供了高效、准确的API文档查询服务。

2025-06-12 14:39:53 513

原创微调模型接入后端实现代码生成

本次实现完成了基于微调大模型的代码生成系统的端到端打通，具备较好的可扩展性和用户体验。后续可进一步集成 RAG 检索、代码片段管理、智能补全等高级功能，持续提升系统智能化水平。

2025-06-10 16:20:41 251

原创前后端架构及后端代码分析

后端技术栈：HarmonySmartCodingSystem 的后端代码主要使用 Python 和 Flask 框架构建。Flask 是一个轻量级的 Web 框架，适合快速开发和部署。项目中还使用了 Flask-CORS 来处理跨域请求，确保前后端的无缝通信。HarmonySmartCodingSystem 是一个集成了前后端功能的智能编码系统，旨在通过自动化和智能化的方式提升开发效率。项目采用了现代化的技术栈，结合了 Vue 3、TypeScript、SCSS 等前端技术以及 Python 后端技术。

2025-06-08 12:03:40 307

原创 DeepSeek-7B-chat 模型的 QLoRA 微调

在这篇博客中，我将介绍如何使用 QLoRA 技术对 DeepSeek-7B-chat 模型进行微调。QLoRA 是一种高效的微调方法，能够在有限的计算资源下对大型语言模型进行定制化训练。

2025-05-07 10:50:16 437

原创服务器上配置CUDA、cuDNN、Anaconda和Python环境的完整过程

在深度学习和科学计算领域，正确配置GPU加速环境对于提高计算效率至关重要。我记录了在服务器上配置CUDA、cuDNN、Anaconda以及相应的Python环境的过程。

2025-05-03 15:42:58 807

原创 HarmonyOS API 知识图谱：构建、检索与可视化

知识图谱是一种结构化的知识表示方式，通过实体和关系来描述领域知识。在我们的项目中，知识图谱用于表示HarmonyOS API之间的各种关系，如调用关系、继承关系等，以及API与其方法、参数、返回值等元素之间的关系。知识图谱构建器：从API文档中提取实体和关系，构建知识图谱知识图谱检索器：基于用户查询，检索相关API及其关联知识知识图谱可视化器：将知识图谱以可视化方式展示Web应用：提供用户友好的界面，支持知识图谱的查询和展示。

2025-05-01 15:34:12 595

原创 PureRAG：基于向量数据库的API文档检索与问答系统

PureRAG系统主要解决的问题是：如何让开发者能够通过自然语言查询快速获取HarmonyOS API文档中的相关信息。系统采用了RAG架构，将文档内容向量化存储，通过语义检索找到与用户查询最相关的文档片段，然后利用大语言模型生成准确的回答。数据库构建模块：负责将API文档转换为向量并构建向量数据库数据库提取模块：负责从向量数据库中加载和提取文档数据查询引擎模块：负责处理用户查询，检索相关文档并生成回答检索器模块：提供兼容APIQASystem的检索接口。

2025-04-29 19:19:40 611