任务1：基于端侧大模型推理框架，如llama.cpp、MNN、mlc-llm等（使用Arm CPU），结合如RAG、Agent等，实现具备一个基本功能的小程序（给出具体步骤和相关详细代码）

要基于端侧大模型推理框架实现一个具备基本功能的小程序，首先需要选择一个适合的推理框架和模型。以MNN为例，它是一个轻量级的深度学习框架，支持多平台和多语言，适用于移动和嵌入式设备。以下是一个基于MNN和预训练模型RAG实现问答系统的简单步骤和示例代码：

### 步骤1：准备开发环境
首先确保你的开发环境安装了Python和MNN的Python接口。可以通过pip安装：

pip install MNN

### 步骤2：下载预训练模型
下载一个预训练的RAG模型，通常在模型发布者的网站或者GitHub上可以找到。假设你已经下载了模型文件到本地路径`./model_path/`。

### 步骤3：加载模型
使用MNN的Python接口加载下载的模型文件：

import MNN
import numpy as np

def load_model(model_path):
    # 加载模型
    model = MNN.nn.load_model(model_path)
    session = MNN.Session(model, MNN.Interpreter.serialize(model))
    return session

# 加载你的模型
session = load_model('./model_path/model.mnn')

### 步骤4：定义预处理和后处理函数
根据RAG模型的输入输出规范，定义适当的预处理和后处理函数：

def preprocess(input_text):
    # 这里需要根据RAG模型的输入要求，将文本转换为模型输入需要的格式
    # 例如，转换为token ids，添加特殊标记等
    pass

def postprocess(output_ids):
    # 这里需要根据RAG模型的输出规范，将模型的输出转换为可理解的答案文本
    pass

### 步骤5：实现问答逻辑
编写一个函数，使用加载的模型来进行问答：

def ask_question(session, question):
    # 预处理问题
    processed_question = preprocess(question)
    
    # 前向传播获取输出
    output = session.run([output_ids], {input_ids: processed_question})
    
    # 后处理得到答案
    answer = postprocess(output)
    
    return answer

### 步骤6：运行小程序
现在你可以调用`ask_question`函数来回答问题了：

question = "你是谁？"
answer = ask_question(session, question)
print(answer)

请注意，上述代码是一个框架示例，并没有提供具体的预处理和后处理的实现细节，这需要你根据实际选择的RAG模型的具体要求来完成。