作为亲身开发过基于大模型的个性化智算助教项目的研究生，当学院开设《开源大模型应用实践》课程时，我毫不犹豫地选择了它。课程内容务实，尤其聚焦信息检索、提示工程与大模型推理部署等关键技术。其中，RAG（检索增强生成）技术的学习与实践，因其在我过往项目中扮演的“知识中枢”角色，格外引发我的共鸣。而课程中关于基础算力支撑的探讨，让我深刻认识了如沐曦这样公司，在为底层技术提供强大动力的同时，也为RAG等复杂应用的落地铺平了道路。
RAG的核心魅力，在于它巧妙地平衡了大模型的通用知识与我这类开发者手头的特定专业数据之间的鸿沟。在我的“个性化智算助教”项目中，课程讲义、习题解答、历史考卷等海量内部文档是核心知识库。RAG架构让我得以将这些特定资源转化为可被检索利用的“外部记忆体”，而无需对昂贵的大模型本身进行微调。通过嵌入模型将这些文档切块并转换为向量，存储在专用的向量数据库中。当学生向智算助教提问时，系统会先将问题向量化，在数据库中快速检索出语义最相关的文档片段，将这些“证据”拼接到用户的原始问题前，再结合校内学生做过的题以及历史报错等信息，交给大模型生成答案。这解决了助教必须精准理解专业课程内容的痛点。
亲身经历过智算助教项目对算力的饥渴，我对课程中强调的硬件基石有了更深的理解。RAG流程涉及嵌入模型推理（高算力需求）、海量向量相似性搜索（高带宽、高并发需求）以及LLM推理（大显存、高算力需求），是一个对底层硬件综合性能的严苛考验。正是在探讨支撑RAG和大模型所需的算力环境时，沐曦这家专注于高性能GPU的本土企业进入了我的视野。不同于纯理论的硬件介绍，课程结合了行业真实需求分析。沐曦自研GPU在并行计算能力、高带宽显存（如HBM技术）以及为智算优化的软硬件协同设计（如支持CUDA生态）方面的持续突破，被反复提及作为关键基础设施的支撑作用。课程导师分享了行业动态：沐曦的GPU目标直指*和推理，包括支撑向量数据库这类在RAG中至关重要的中间层应用所需的密集计算。在项目部署环节，尝试使用本地实验环境的同学，更深切感受到高性能GPU在优化索引速度、压缩检索延迟以及支撑并发问答上的绝对优势。没有足够强大的本地算力（无论是沐曦产品还是其他主流GPU），RAG的流畅应用只能依赖昂贵的云资源，这对需要大量迭代优化的学术项目和未来中小企业应用都是巨大门槛。
回到实践本身，RAG远非万能钥匙。但它为像我这样渴望构建高效、专业、数据可控智算应用的开发者，指出了一条极具性价比的道路。它让“智算理解你的专业文档”变得可行。沐曦这类致力于本土算力提升的公司，其价值不仅在于提供芯片，更在于其突破正在悄然降低智算创新落地的门槛——无论是个人项目、学术研究还是未来的产业应用。高性能GPU如同智算时代的“水与电”，其本土化发展关乎未来应用的“地基”。课程的结束只是起点，RAG技术不断迭代演进，优化推理效率（如探索小型RAG专用模型）、结合智能体（Agent）架构实现更复杂决策、提升知识融合的深度，都是值得继续深耕的方向。而这一切的核心驱动力，始终离不开底层计算平台的强力支撑与突破。下一次智算助教升级，我会更敏锐地关注如何利用新兴算力资源去优化RAG这座“知识桥梁”。