鸿蒙+AI：基于ArkTS构建自主可控的智能文本处理能力

本文聚焦于鸿蒙 HarmonyOS 系统下，如何结合 AI 能力构建自主可控的智能文本处理能力，通过实际开发场景，从技术原理、工程实现到问题排查，完整呈现一套可落地的解决方案。

2501_94754033

170人浏览 · 2026-01-30 16:04:29

2501_94754033 · 2026-01-30 16:04:29 发布

鸿蒙+AI：基于ArkTS构建自主可控的智能文本处理能力

本文聚焦于鸿蒙 HarmonyOS 系统下，如何结合 AI 能力构建自主可控的智能文本处理能力，通过实际开发场景，从技术原理、工程实现到问题排查，完整呈现一套可落地的解决方案。本文为原创技术分享，欢迎各位开发者交流指正，转载请注明出处。

一、背景与需求

在国产化替代与自主创新的大背景下，构建不依赖第三方云服务的端侧 AI 能力，成为鸿蒙生态的核心需求之一。智能文本处理（如敏感词检测、实体识别、文本纠错）作为各类应用的基础能力，直接关系到应用的安全性与用户体验。

本方案基于鸿蒙原生 ArkTS 框架，结合端侧轻量化大模型，实现完全自主可控的文本处理能力，无需依赖外部 API，确保数据安全与服务稳定性。

二、技术选型与环境搭建

（一）核心技术栈

ArkTS 语言：鸿蒙应用开发的主力语言，提供声明式 UI 与并发能力。
ArkUI：构建高性能的文本处理交互界面。
鸿蒙 AI 开发套件（AI Kit）：提供端侧模型推理接口，支持本地加载轻量化大模型。
MindSpore Lite：端侧模型推理引擎，支持将训练好的文本处理模型转换为适配鸿蒙设备的格式。

（二）环境配置步骤

开发环境准备
在 DevEco Studio 中安装最新版本的 HarmonyOS SDK，并确保已勾选 AI Kit 与 MindSpore Lite 相关依赖。
模型转换与部署
将训练好的文本处理模型（如基于 BERT 的敏感词检测模型）通过 MindSpore Lite 转换为 .ms 格式，并放置在应用的 rawfile 目录中。
权限配置
在 module.json5 中添加模型加载与文件读取权限：


"reqPermissions": [

    {

        "name": "ohos.permission.READ_USER_STORAGE"

    }

]

三、核心功能实现

（一）端侧模型加载与初始化


import { AIEngine } from '@kit.AiKit';

import { MindSporeLite } from '@kit.MindSporeLiteKit';



class TextProcessor {

    private model: MindSporeLite.Model | null = null;



    async loadModel(): Promise<void> {

        try {

            // 从rawfile加载模型文件

            const modelBuffer = await getContext().resourceManager.getRawFileContent('text_processing_model.ms');

            this.model = await MindSporeLite.loadModel(modelBuffer);

            console.log('文本处理模型加载成功');

        } catch (error) {

            console.error('模型加载失败:', error);

            throw new Error('模型初始化异常，请检查文件路径与权限');

        }

    }

}

（二）智能文本检测与处理

以敏感词检测为例，实现端侧实时推理：


async detectSensitiveWords(text: string): Promise<Array<{word: string, start: number, end: number}>> {

    if (!this.model) {

        throw new Error('模型未初始化，请先调用loadModel()');

    }

    // 文本预处理：分词、编码

    const inputTensor = this.preprocessText(text);

    // 模型推理

    const outputTensor = await this.model.run(inputTensor);

    // 结果解析

    const result = this.postprocessResult(outputTensor, text);

    return result;

}



private preprocessText(text: string): Float32Array {

    // 实现文本分词与向量化编码

    // 示例：使用鸿蒙原生分词工具

    const words = AIEngine.segment(text);

    return this.convertToTensor(words);

}