通过本次课程的学习，我对检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）这一技术有了更加深入的理解。RAG结合了信息检索和文本生成的优势，能够在回答问题或生成内容时利用外部知识库中的信息，从而提升模型的准确性和可靠性。课程中不仅系统讲解了RAG的基本原理、工作流程及其应用场景，还带领我们进行了现场实操，使我们能够亲手搭建一个基于RAG的应用。
在实践环节，我们学习了如何构建知识库、配置检索器以及将检索结果与生成模型相结合的过程。通过实际操作，我深刻体会到了RAG在处理特定领域问题时的强大能力，尤其是在需要精确答案或依赖最新数据的情况下。这种技术为解决传统生成模型可能存在的“幻觉”问题提供了有效手段。
此外，课程还介绍了沐曦项目，这是一个专注于推动智算技术创新与应用落地的开源平台。通过参与沐曦社区，开发者们不仅可以获取丰富的资源和支持，还能与其他研究者共同探讨前沿技术的发展方向。这次经历让我认识到，在快速发展的智算领域中，积极参与开源社区对于个人成长和技术进步具有重要意义。