RAG與MCP：LLMs的“左右手”，誰才是你的菜？ 原創(chuàng) 精華
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大型語言模型（LLMs）已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。從簡單的問答到復(fù)雜的任務(wù)處理，LLMs的應(yīng)用場(chǎng)景越來越廣泛。然而，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，我們也在不斷探索如何更好地利用這些強(qiáng)大的工具。今天，我們就來深入探討一下MCP和RAG——這兩個(gè)在LLMs領(lǐng)域備受關(guān)注的技術(shù)，它們究竟是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，還是可以相互補(bǔ)充的伙伴呢？
一、RAG：為LLMs注入新活力
在LLMs的世界里，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）的出現(xiàn)無疑是一個(gè)巨大的突破。傳統(tǒng)的LLMs主要依賴其訓(xùn)練數(shù)據(jù)來生成回答，但這種方式有時(shí)會(huì)導(dǎo)致回答不夠準(zhǔn)確或存在偏差。而RAG的出現(xiàn)，改變了這一局面。它將信息檢索的力量融入到生成過程中，讓LLMs能夠動(dòng)態(tài)地獲取外部信息，從而彌補(bǔ)了LLMs靜態(tài)訓(xùn)練知識(shí)與動(dòng)態(tài)信息之間的差距。
RAG的工作原理
RAG系統(tǒng)的工作流程可以分為以下幾個(gè)步驟：
- 查詢（Query）：用戶的輸入作為RAG系統(tǒng)的查詢。
- 檢索（Retrieval）：在LLMs生成回答之前，RAG系統(tǒng)會(huì)檢索與查詢相關(guān)的知識(shí)庫，找到最相關(guān)的信息。
- 增強(qiáng)（Augmentation）：將檢索到的相關(guān)信息與原始查詢結(jié)合，形成增強(qiáng)后的輸入。
- 生成（Generation）：LLMs根據(jù)增強(qiáng)后的輸入生成更準(zhǔn)確、更相關(guān)的回答，并將結(jié)果反饋給用戶。
RAG的應(yīng)用場(chǎng)景
RAG系統(tǒng)因其能夠提供準(zhǔn)確、全面且經(jīng)過深入研究的回答，被廣泛應(yīng)用于以下領(lǐng)域：
- 客戶支持：確?？蛻羰盏降幕卮鸹谧钚碌男畔ⅰ?/li>
- 企業(yè)搜索：幫助公司構(gòu)建可靠的搜索引擎，讓員工能夠快速找到所需的企業(yè)信息。
- 個(gè)性化推薦：根據(jù)用戶的選擇和行為，為推薦系統(tǒng)提供更精準(zhǔn)的建議。
此外，RAG還在法律援助、醫(yī)療研究、財(cái)務(wù)報(bào)告等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。然而，RAG也并非完美無缺，它面臨著諸如上下文窗口限制、檢索不準(zhǔn)確、延遲以及設(shè)置復(fù)雜等問題。
二、MCP：讓LLMs“動(dòng)起來”
如果說RAG為LLMs提供了更豐富的知識(shí)，那么MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）則賦予了LLMs行動(dòng)的能力。2024年，Anthropic推出了MCP，而在2025年，它終于得到了全世界的認(rèn)可。MCP允許LLMs實(shí)時(shí)連接外部工具、API和數(shù)據(jù)源，這一開放標(biāo)準(zhǔn)讓LLMs不再局限于文本生成，而是能夠執(zhí)行操作、觸發(fā)工作流，并獲取最新信息以支持決策。
MCP的關(guān)鍵組成部分
MCP的核心組件包括：
- 模型（Model）：LLMs是這個(gè)框架的引擎，負(fù)責(zé)生成最終的輸出。用戶可以通過“客戶端”（如Claude桌面應(yīng)用、IDE或聊天機(jī)器人）訪問模型。
- 上下文（Context）：這是模型回答問題時(shí)所需的額外信息，存儲(chǔ)在“服務(wù)器”中。服務(wù)器可以是Google Drive、GitHub倉庫、郵箱或PDF文件等。
- 協(xié)議（Protocol）：這是一套規(guī)則，允許模型訪問不同的外部工具和API，以獲取與查詢相關(guān)的上下文信息。
MCP的工作原理
當(dāng)用戶輸入查詢時(shí)，客戶端向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求以獲取相關(guān)信息。服務(wù)器提供所需的上下文，客戶端再利用這些上下文為用戶提供回答或完成任務(wù)。通過這種方式，MCP讓LLMs能夠思考并利用其工具執(zhí)行操作，提供可靠的回應(yīng)。
MCP的應(yīng)用場(chǎng)景
MCP在以下領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力：
- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問：例如股票市場(chǎng)分析應(yīng)用、庫存管理系統(tǒng)或訂單接收應(yīng)用。
- 任務(wù)自動(dòng)化：如更新CRM系統(tǒng)、發(fā)送郵件、安排會(huì)議等。
- 觸發(fā)工作流：如員工入職流程或代碼部署。
MCP消除了手動(dòng)上傳數(shù)據(jù)或?yàn)椴煌ぞ邉?chuàng)建自定義集成的需要，它允許LLMs與本地和云系統(tǒng)協(xié)作，從而將LLMs從簡單的問答工具轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌驅(qū)嶋H采取行動(dòng)的系統(tǒng)。
三、MCP與RAG：并非競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手
你可能會(huì)問，MCP和RAG是不是在爭(zhēng)奪LLMs領(lǐng)域的主導(dǎo)權(quán)呢？答案是否定的。MCP和RAG并不是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，它們?cè)诠δ芎腿蝿?wù)上各有側(cè)重，為LLMs提供了不同的賦能方式。RAG通過檢索外部數(shù)據(jù)增強(qiáng)LLMs的知識(shí)，而MCP則讓LLMs能夠使用工具并執(zhí)行操作。以下是MCP和RAG的主要區(qū)別：
特性 | RAG（檢索增強(qiáng)生成） | MCP（模型上下文協(xié)議） |
目的 | 通過檢索相關(guān)外部數(shù)據(jù)增強(qiáng)LLMs的知識(shí) | 擴(kuò)展LLMs的能力，使其能夠使用工具并執(zhí)行操作 |
功能 | 從文檔、數(shù)據(jù)庫或搜索API中提取信息 | 連接到工具、API、軟件和實(shí)時(shí)系統(tǒng) |
用例類型 | 提高回答的準(zhǔn)確性和上下文相關(guān)性 | 啟用現(xiàn)實(shí)世界的操作、工具使用和自動(dòng)化 |
工作方式 | 檢索相關(guān)文檔 → 增強(qiáng)提示 → 生成輸出 | 使用結(jié)構(gòu)化工具模式 → 選擇工具 → 執(zhí)行操作 |
數(shù)據(jù)訪問 | 通常處理文本或向量數(shù)據(jù) | 處理功能端點(diǎn)（例如API、插件、Webhook） |
執(zhí)行方式 | 被動(dòng)：僅檢索和通知 | 主動(dòng)：可以執(zhí)行操作，如提交表單或更新系統(tǒng) |
示例任務(wù) | “我們的退款政策是什么？” → 從政策文檔中提取 | “取消我的訂閱” → 觸發(fā)退款A(yù)PI |
對(duì)模型輸入的影響 | 擴(kuò)展提示內(nèi)容以更好地進(jìn)行事實(shí)依據(jù) | 不一定擴(kuò)展提示，專注于決策和執(zhí)行 |
復(fù)雜性 | 需要向量數(shù)據(jù)庫、分塊和嵌入邏輯 | 需要工具定義、安全層和執(zhí)行控制 |
最適合用于 | 知識(shí)問答、事實(shí)依據(jù)和內(nèi)容生成 | 工作流協(xié)調(diào)、自動(dòng)化和工具增強(qiáng)型代理 |
四、MCP與RAG：攜手共創(chuàng)智能未來
雖然MCP和RAG各有優(yōu)勢(shì)，但它們并非孤立存在。實(shí)際上，將MCP和RAG結(jié)合起來使用，可以設(shè)計(jì)出高度復(fù)雜的AI工作流。以下是兩種將MCP和RAG結(jié)合使用的方式：
1. RAG作為MCP框架內(nèi)的工具
在這種情況下，使用MCP的LLMs可以將RAG作為其工具之一，用于獲取所需信息。
示例：一個(gè)由MCP驅(qū)動(dòng)的營銷活動(dòng)AI系統(tǒng)。它使用RAG檢索有關(guān)以往活動(dòng)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息，然后利用MCP驅(qū)動(dòng)的工具創(chuàng)建社交媒體帖子，并在不同平臺(tái)上安排發(fā)布。
2. MCP引導(dǎo)RAG驅(qū)動(dòng)的代理
在涉及多代理的系統(tǒng)中，每個(gè)代理可以有自己的RAG流程，而MCP則作為整個(gè)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)者。
示例：一個(gè)由MCP驅(qū)動(dòng)的多代理客戶支持團(tuán)隊(duì)。當(dāng)客戶提出問題時(shí)，MCP代理根據(jù)問題將任務(wù)分配給技術(shù)支持、訂單狀態(tài)或支付問題等代理。這些代理使用RAG查找與問題相關(guān)的信息，然后將結(jié)果反饋給MCP代理，最終由MCP代理將回答傳達(dá)給客戶。
通過結(jié)合MCP和RAG，我們可以創(chuàng)建出能夠思考和行動(dòng)的AI系統(tǒng)，從而提升LLMs的功能。
五、如何選擇：RAG、MCP還是兩者結(jié)合？
選擇RAG、MCP還是將兩者結(jié)合使用，取決于你的任務(wù)需求。每個(gè)框架都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以下是如何做出選擇的建議：
- RAG：如果你的主要目標(biāo)是提高LLMs生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性、相關(guān)性和事實(shí)依據(jù)，那么RAG是你的首選。
- MCP：如果你希望讓LLMs能夠與外部系統(tǒng)交互、執(zhí)行操作或利用工具完成任務(wù)，那么MCP是你的不二之選。
- RAG + MCP：如果你的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)能夠更好地理解和果斷行動(dòng)的智能自主系統(tǒng)，那么RAG和MCP的組合是你最佳的選擇。
六、結(jié)語
大型語言模型已經(jīng)在全球范圍內(nèi)掀起了一場(chǎng)風(fēng)暴，但它們的應(yīng)用仍然受到限制。RAG讓LLMs能夠訪問外部知識(shí)庫，從而生成更明智的回答；而MCP則讓LLMs能夠利用工具執(zhí)行操作。RAG和MCP并非競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，它們各自服務(wù)于不同的目的。但當(dāng)它們結(jié)合在一起時(shí)，可以共同幫助我們構(gòu)建出既智能又高效的系統(tǒng)。
在未來的AI世界中，MCP和RAG的結(jié)合將為我們帶來無限可能。它們將攜手推動(dòng)LLMs的發(fā)展，讓我們的生活和工作變得更加高效、便捷。讓我們拭目以待，看看這兩個(gè)強(qiáng)大的技術(shù)如何在未來的AI領(lǐng)域中大放異彩！
本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯?? 作者：基咯咯
