在本次学习中，我首先深入了解了 RAG（检索增强生成）技术，并在沐曦多模态平台上完成了实践操作。通过构建语义向量索引、上传知识文档并接入问答接口，我掌握了如何将检索系统与生成模型结合，显著提升回答的准确性与上下文相关性。这一技术在企业级知识库问答、智能客服等场景中展现出极高的实用价值，有效弥补了通用大模型在时效性和细节记忆方面的不足。
在掌握 RAG 原理和应用之后，我系统性地学习了大模型 API 的基础开发流程。从申请 API Key、配置参数，到使用 Python 库如 requests 或官方 SDK 调用模型，我逐步掌握了构建与调用接口的方法，并通过问答、对话、文本摘要等自然语言处理任务，切身体验了大模型在语言理解与生成方面的能力。
随后，我拓展至多模态开发，深入学习了图像处理、音频识别与视频生成等相关接口。通过调用图像生成、图像识别、目标检测、语音转文本、文本生成语音等功能，我全面理解了大模型在图文声视频等多种模态上的处理能力，并实际构建了简单的内容创作与识别类应用。
总体来看，本次学习不仅让我掌握了大模型 API 的核心调用流程，也通过 RAG 和多模态接口的实战应用，全面提升了我对当前智能计算技术体系的理解与实际开发能力，为今后的项目开发与创新实践打下了坚实基础。