MASN

本次学习中，我首先深入探索了检索增强生成（RAG）技术。通过在沐曦多模态平台上的实战，我完整掌握了从构建语义向量索引、上传私域知识，到最终接入问答接口的全链路流程。实践证明，通过将高效的检索系统与强大的生成模型相结合，能够显著提升回答的精准度和上下文感知能力，是解决通用大模型知识时效性与领域特异性不足的关键解决方案。
在此基础上，我系统性地掌握了大模型API的开发与集成。我熟练掌握了从API Key管理、请求参数配置，到使用Python requests库及官方SDK进行接口调用的完整生命周期。通过实现问答、对话、文本摘要等核心NLP任务，我深刻理解了大模型在语言深度理解与高质量生成方面的卓越能力。
随后，我将视野拓展至多模态智算开发领域。通过对图像处理（生成、识别、目标检测）与音频处理（语音转文本、文本转语音）等核心接口的调用与调试，我全面构建了对大模型处理图、文、声、视等多样化模态能力的认知。
综上所述，本次学习使我不仅精通了大模型API的核心开发流程，更通过RAG与多模态技术的实战应用，全面深化了我对现代智算技术体系的理解与应用能力，为未来承担更复杂的项目开发与技术创新任务奠定了坚实的基础。