RAG与MCP：LLMs的“左右手”，谁才是你的菜？ 原创 精华

在当今数字化时代，大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从简单的问答到复杂的任务处理，LLMs的应用场景越来越广泛。然而，随着技术的不断发展，我们也在不断探索如何更好地利用这些强大的工具。今天，我们就来深入探讨一下MCP和RAG——这两个在LLMs领域备受关注的技术，它们究竟是竞争对手，还是可以相互补充的伙伴呢？

一、RAG：为LLMs注入新活力

在LLMs的世界里，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的出现无疑是一个巨大的突破。传统的LLMs主要依赖其训练数据来生成回答，但这种方式有时会导致回答不够准确或存在偏差。而RAG的出现，改变了这一局面。它将信息检索的力量融入到生成过程中，让LLMs能够动态地获取外部信息，从而弥补了LLMs静态训练知识与动态信息之间的差距。

RAG的工作原理

RAG系统的工作流程可以分为以下几个步骤：

• 查询（Query）：用户的输入作为RAG系统的查询。
• 检索（Retrieval）：在LLMs生成回答之前，RAG系统会检索与查询相关的知识库，找到最相关的信息。
• 增强（Augmentation）：将检索到的相关信息与原始查询结合，形成增强后的输入。
• 生成（Generation）：LLMs根据增强后的输入生成更准确、更相关的回答，并将结果反馈给用户。

RAG的应用场景

RAG系统因其能够提供准确、全面且经过深入研究的回答，被广泛应用于以下领域：

• 客户支持：确保客户收到的回答基于最新的信息。
• 企业搜索：帮助公司构建可靠的搜索引擎，让员工能够快速找到所需的企业信息。
• 个性化推荐：根据用户的选择和行为，为推荐系统提供更精准的建议。

此外，RAG还在法律援助、医疗研究、财务报告等领域发挥着重要作用。然而，RAG也并非完美无缺，它面临着诸如上下文窗口限制、检索不准确、延迟以及设置复杂等问题。

二、MCP：让LLMs“动起来”

如果说RAG为LLMs提供了更丰富的知识，那么MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）则赋予了LLMs行动的能力。2024年，Anthropic推出了MCP，而在2025年，它终于得到了全世界的认可。MCP允许LLMs实时连接外部工具、API和数据源，这一开放标准让LLMs不再局限于文本生成，而是能够执行操作、触发工作流，并获取最新信息以支持决策。

MCP的关键组成部分

MCP的核心组件包括：

• 模型（Model）：LLMs是这个框架的引擎，负责生成最终的输出。用户可以通过“客户端”（如Claude桌面应用、IDE或聊天机器人）访问模型。
• 上下文（Context）：这是模型回答问题时所需的额外信息，存储在“服务器”中。服务器可以是Google Drive、GitHub仓库、邮箱或PDF文件等。
• 协议（Protocol）：这是一套规则，允许模型访问不同的外部工具和API，以获取与查询相关的上下文信息。

MCP的工作原理

当用户输入查询时，客户端向服务器发送请求以获取相关信息。服务器提供所需的上下文，客户端再利用这些上下文为用户提供回答或完成任务。通过这种方式，MCP让LLMs能够思考并利用其工具执行操作，提供可靠的回应。

MCP的应用场景

MCP在以下领域具有巨大的应用潜力：

• 实时数据访问：例如股票市场分析应用、库存管理系统或订单接收应用。
• 任务自动化：如更新CRM系统、发送邮件、安排会议等。
• 触发工作流：如员工入职流程或代码部署。

MCP消除了手动上传数据或为不同工具创建自定义集成的需要，它允许LLMs与本地和云系统协作，从而将LLMs从简单的问答工具转变为能够实际采取行动的系统。

三、MCP与RAG：并非竞争对手

你可能会问，MCP和RAG是不是在争夺LLMs领域的主导权呢？答案是否定的。MCP和RAG并不是竞争对手，它们在功能和任务上各有侧重，为LLMs提供了不同的赋能方式。RAG通过检索外部数据增强LLMs的知识，而MCP则让LLMs能够使用工具并执行操作。以下是MCP和RAG的主要区别：

四、MCP与RAG：携手共创智能未来

虽然MCP和RAG各有优势，但它们并非孤立存在。实际上，将MCP和RAG结合起来使用，可以设计出高度复杂的AI工作流。以下是两种将MCP和RAG结合使用的方式：

1. RAG作为MCP框架内的工具

在这种情况下，使用MCP的LLMs可以将RAG作为其工具之一，用于获取所需信息。

示例：一个由MCP驱动的营销活动AI系统。它使用RAG检索有关以往活动和竞争对手的信息，然后利用MCP驱动的工具创建社交媒体帖子，并在不同平台上安排发布。

2. MCP引导RAG驱动的代理

在涉及多代理的系统中，每个代理可以有自己的RAG流程，而MCP则作为整个系统的协调者。

示例：一个由MCP驱动的多代理客户支持团队。当客户提出问题时，MCP代理根据问题将任务分配给技术支持、订单状态或支付问题等代理。这些代理使用RAG查找与问题相关的信息，然后将结果反馈给MCP代理，最终由MCP代理将回答传达给客户。

通过结合MCP和RAG，我们可以创建出能够思考和行动的AI系统，从而提升LLMs的功能。

五、如何选择：RAG、MCP还是两者结合？

选择RAG、MCP还是将两者结合使用，取决于你的任务需求。每个框架都有其独特的优势。以下是如何做出选择的建议：

• RAG：如果你的主要目标是提高LLMs生成内容的准确性、相关性和事实依据，那么RAG是你的首选。
• MCP：如果你希望让LLMs能够与外部系统交互、执行操作或利用工具完成任务，那么MCP是你的不二之选。
• RAG + MCP：如果你的目标是构建一个能够更好地理解和果断行动的智能自主系统，那么RAG和MCP的组合是你最佳的选择。

六、结语

大型语言模型已经在全球范围内掀起了一场风暴，但它们的应用仍然受到限制。RAG让LLMs能够访问外部知识库，从而生成更明智的回答；而MCP则让LLMs能够利用工具执行操作。RAG和MCP并非竞争对手，它们各自服务于不同的目的。但当它们结合在一起时，可以共同帮助我们构建出既智能又高效的系统。

在未来的AI世界中，MCP和RAG的结合将为我们带来无限可能。它们将携手推动LLMs的发展，让我们的生活和工作变得更加高效、便捷。让我们拭目以待，看看这两个强大的技术如何在未来的AI领域中大放异彩！

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯