RAG與MCP：LLMs的“左右手”，誰才是你的菜？ 原創 精華
在當今數字化時代，大型語言模型（LLMs）已經成為我們生活中不可或缺的一部分。從簡單的問答到復雜的任務處理，LLMs的應用場景越來越廣泛。然而，隨著技術的不斷發展，我們也在不斷探索如何更好地利用這些強大的工具。今天，我們就來深入探討一下MCP和RAG——這兩個在LLMs領域備受關注的技術，它們究竟是競爭對手，還是可以相互補充的伙伴呢？
一、RAG：為LLMs注入新活力
在LLMs的世界里，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）的出現無疑是一個巨大的突破。傳統的LLMs主要依賴其訓練數據來生成回答，但這種方式有時會導致回答不夠準確或存在偏差。而RAG的出現，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能夠動態地獲取外部信息，從而彌補了LLMs靜態訓練知識與動態信息之間的差距。
RAG的工作原理
RAG系統的工作流程可以分為以下幾個步驟：
- 查詢（Query）：用戶的輸入作為RAG系統的查詢。
- 檢索（Retrieval）：在LLMs生成回答之前，RAG系統會檢索與查詢相關的知識庫，找到最相關的信息。
- 增強（Augmentation）：將檢索到的相關信息與原始查詢結合，形成增強后的輸入。
- 生成（Generation）：LLMs根據增強后的輸入生成更準確、更相關的回答，并將結果反饋給用戶。
RAG的應用場景
RAG系統因其能夠提供準確、全面且經過深入研究的回答，被廣泛應用于以下領域：
- 客戶支持：確保客戶收到的回答基于最新的信息。
- 企業搜索：幫助公司構建可靠的搜索引擎，讓員工能夠快速找到所需的企業信息。
- 個性化推薦：根據用戶的選擇和行為，為推薦系統提供更精準的建議。
此外，RAG還在法律援助、醫療研究、財務報告等領域發揮著重要作用。然而，RAG也并非完美無缺，它面臨著諸如上下文窗口限制、檢索不準確、延遲以及設置復雜等問題。
二、MCP：讓LLMs“動起來”
如果說RAG為LLMs提供了更豐富的知識，那么MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）則賦予了LLMs行動的能力。2024年，Anthropic推出了MCP，而在2025年，它終于得到了全世界的認可。MCP允許LLMs實時連接外部工具、API和數據源，這一開放標準讓LLMs不再局限于文本生成，而是能夠執行操作、觸發工作流，并獲取最新信息以支持決策。
MCP的關鍵組成部分
MCP的核心組件包括：
- 模型（Model）：LLMs是這個框架的引擎，負責生成最終的輸出。用戶可以通過“客戶端”（如Claude桌面應用、IDE或聊天機器人）訪問模型。
- 上下文（Context）：這是模型回答問題時所需的額外信息，存儲在“服務器”中。服務器可以是Google Drive、GitHub倉庫、郵箱或PDF文件等。
- 協議（Protocol）：這是一套規則，允許模型訪問不同的外部工具和API，以獲取與查詢相關的上下文信息。
MCP的工作原理
當用戶輸入查詢時，客戶端向服務器發送請求以獲取相關信息。服務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。通過這種方式，MCP讓LLMs能夠思考并利用其工具執行操作，提供可靠的回應。
MCP的應用場景
MCP在以下領域具有巨大的應用潛力：
- 實時數據訪問：例如股票市場分析應用、庫存管理系統或訂單接收應用。
- 任務自動化：如更新CRM系統、發送郵件、安排會議等。
- 觸發工作流：如員工入職流程或代碼部署。
MCP消除了手動上傳數據或為不同工具創建自定義集成的需要，它允許LLMs與本地和云系統協作，從而將LLMs從簡單的問答工具轉變為能夠實際采取行動的系統。
三、MCP與RAG：并非競爭對手
你可能會問，MCP和RAG是不是在爭奪LLMs領域的主導權呢？答案是否定的。MCP和RAG并不是競爭對手，它們在功能和任務上各有側重，為LLMs提供了不同的賦能方式。RAG通過檢索外部數據增強LLMs的知識，而MCP則讓LLMs能夠使用工具并執行操作。以下是MCP和RAG的主要區別：
特性 | RAG（檢索增強生成） | MCP（模型上下文協議） |
目的 | 通過檢索相關外部數據增強LLMs的知識 | 擴展LLMs的能力，使其能夠使用工具并執行操作 |
功能 | 從文檔、數據庫或搜索API中提取信息 | 連接到工具、API、軟件和實時系統 |
用例類型 | 提高回答的準確性和上下文相關性 | 啟用現實世界的操作、工具使用和自動化 |
工作方式 | 檢索相關文檔 → 增強提示 → 生成輸出 | 使用結構化工具模式 → 選擇工具 → 執行操作 |
數據訪問 | 通常處理文本或向量數據 | 處理功能端點（例如API、插件、Webhook） |
執行方式 | 被動：僅檢索和通知 | 主動：可以執行操作，如提交表單或更新系統 |
示例任務 | “我們的退款政策是什么？” → 從政策文檔中提取 | “取消我的訂閱” → 觸發退款API |
對模型輸入的影響 | 擴展提示內容以更好地進行事實依據 | 不一定擴展提示，專注于決策和執行 |
復雜性 | 需要向量數據庫、分塊和嵌入邏輯 | 需要工具定義、安全層和執行控制 |
最適合用于 | 知識問答、事實依據和內容生成 | 工作流協調、自動化和工具增強型代理 |
四、MCP與RAG：攜手共創智能未來
雖然MCP和RAG各有優勢，但它們并非孤立存在。實際上，將MCP和RAG結合起來使用，可以設計出高度復雜的AI工作流。以下是兩種將MCP和RAG結合使用的方式：
1. RAG作為MCP框架內的工具
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：一個由MCP驅動的營銷活動AI系統。它使用RAG檢索有關以往活動和競爭對手的信息，然后利用MCP驅動的工具創建社交媒體帖子，并在不同平臺上安排發布。
2. MCP引導RAG驅動的代理
在涉及多代理的系統中，每個代理可以有自己的RAG流程，而MCP則作為整個系統的協調者。
示例：一個由MCP驅動的多代理客戶支持團隊。當客戶提出問題時，MCP代理根據問題將任務分配給技術支持、訂單狀態或支付問題等代理。這些代理使用RAG查找與問題相關的信息，然后將結果反饋給MCP代理，最終由MCP代理將回答傳達給客戶。
通過結合MCP和RAG，我們可以創建出能夠思考和行動的AI系統，從而提升LLMs的功能。
五、如何選擇：RAG、MCP還是兩者結合？
選擇RAG、MCP還是將兩者結合使用，取決于你的任務需求。每個框架都有其獨特的優勢。以下是如何做出選擇的建議：
- RAG：如果你的主要目標是提高LLMs生成內容的準確性、相關性和事實依據，那么RAG是你的首選。
- MCP：如果你希望讓LLMs能夠與外部系統交互、執行操作或利用工具完成任務，那么MCP是你的不二之選。
- RAG + MCP：如果你的目標是構建一個能夠更好地理解和果斷行動的智能自主系統，那么RAG和MCP的組合是你最佳的選擇。
六、結語
大型語言模型已經在全球范圍內掀起了一場風暴，但它們的應用仍然受到限制。RAG讓LLMs能夠訪問外部知識庫，從而生成更明智的回答；而MCP則讓LLMs能夠利用工具執行操作。RAG和MCP并非競爭對手，它們各自服務于不同的目的。但當它們結合在一起時，可以共同幫助我們構建出既智能又高效的系統。
在未來的AI世界中，MCP和RAG的結合將為我們帶來無限可能。它們將攜手推動LLMs的發展，讓我們的生活和工作變得更加高效、便捷。讓我們拭目以待，看看這兩個強大的技術如何在未來的AI領域中大放異彩！
本文轉載自??Halo咯咯?? 作者：基咯咯
