當RAG遇上MCP...
原創(chuàng)隨著基礎模型能力的不斷增強，現(xiàn)實世界中的應用場景對人工智能提出了更高的要求，推動其向更具上下文感知能力、依賴外部信息檢索以及由智能智能體驅動的方向發(fā)展。為了滿足這些需求，諸如檢索增強生成（RAG）和MCP等關鍵技術正逐步成為構建現(xiàn)代AI系統(tǒng)的核心組成部分。
1. 簡要回顧
檢索增強生成（RAG）是一種結合語言模型與外部知識庫的方法，使模型能夠在生成回答之前，先通過向量搜索或語義搜索技術檢索相關的文檔內容。隨后，這些檢索到的信息會被整合進提示詞中，作為生成響應的依據(jù)。這種機制不僅有效緩解了模型在處理超出訓練數(shù)據(jù)范圍問題時的上下文長度限制，還顯著降低了“幻覺”現(xiàn)象的發(fā)生概率，使輸出更加準確且基于事實。
與此同時，MCP 提供了一種結構化的方式來編碼 AI 智能體的動態(tài)上下文，特別適用于需要長時間運行、具備角色認知和工具理解能力的復雜任務。它幫助智能體維護自身身份、管理任務狀態(tài)，并協(xié)調與外部環(huán)境的交互。可以將其視為圍繞 RAG 查詢所構建的一層輕量級協(xié)議，融合了元數(shù)據(jù)與推理狀態(tài)，從而實現(xiàn)更靈活的記憶存儲、上下文鏈接以及環(huán)境信息注入。這種設計大大增強了智能體系統(tǒng)的可擴展性和可控性，為未來智能化應用的發(fā)展提供了堅實的基礎。
2.RAG-MCP的工作流程示意
這個流程展示了一個現(xiàn)代 AI 應用程序中，如何將用戶的問題轉化為一個結構清晰、有上下文支持的智能響應過程。整個流程可以分為以下幾個關鍵步驟：
User Query
↓
Retriever → [Documents]
↓
MCP Formatter: {"role": "analyst", "task": "...", "context": [docs]}
↓
LLM (Gemini/Claude/GPT)
↓
Response grounded in context + protocol- 用戶查詢（User Query）用戶提出一個自然語言問題或請求，例如“最近的財報顯示公司收入增長了嗎？”
- 檢索器（Retriever）系統(tǒng)使用檢索器從外部知識庫（如數(shù)據(jù)庫、文檔庫或網(wǎng)絡資源）中查找與問題相關的文檔或信息。這些文檔可能包括最新的財報數(shù)據(jù)、市場分析報告等。
- MCP 格式化（MCP Formatter）MCP 是一種結構化的上下文管理機制。在此步驟中，系統(tǒng)將檢索到的信息與用戶的任務結合，并按照預定義的格式組織起來。例如：這一步確保了模型在生成答案時不僅了解問題本身，還清楚自己的角色和可用的信息來源。
- 角色（role）：“分析師”——告訴模型它應該以專業(yè)視角回答問題；
- 任務（task）：“分析收入變化趨勢”；
- 上下文（context）：包含檢索到的相關文檔內容。
- 大語言模型（LLM）處理經過格式化的輸入被送入大型語言模型（如 Gemini、Claude 或 GPT），模型會基于提供的上下文和角色設定進行推理和生成。
- 響應生成（Response grounded in context + protocol）模型輸出一個既符合用戶需求，又建立在真實文檔和結構化指令基礎上的回答。這種響應是“有據(jù)可依”的，避免了傳統(tǒng)模型可能出現(xiàn)的“幻覺”問題（即編造信息）。
該流程融合了檢索增強生成（RAG） 和 智能體驅動的上下文管理（MCP），代表了一種先進的 AI 工作流設計方式。它不僅提升了模型回答問題的準確性，也增強了其在復雜業(yè)務場景下的實用性，例如企業(yè)決策支持、個性化客服、智能助手等領域。
3.實驗： 最小化的RAG-MCP流水線
3.1. 安裝依賴庫
pip install sentence-transformers faiss-cpu openai3.2. 配置向量存儲
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np
# Documents to retrieve from
docs = [
"RAG uses retrieval to improve generation.",
"MCP is a protocol for embedding model behavior and task context.",
"LangChain and LlamaIndex offer RAG frameworks.",
"Vector stores allow semantic search over text."
]
# Create vector index
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
embeddings = model.encode(docs)
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)3.3. 定義檢索器
def retrieve_top_k(query, k=2):
query_vec = model.encode([query])
D, I = index.search(np.array(query_vec), k)
return [docs[i] for i in I[0]]3.4. 構建MCP 封裝
def build_mcp_prompt(user_query, context_docs):
return f"""<MCP>
Role: Analyst Agent
Task: Answer user query with context-aware, grounded reasoning.
Context:
{"".join(f"- {doc}\n" for doc in context_docs)}
User Query:
{user_query}
Answer:"""3.5. 生成響應 (OpenAI示例)
import openai
openai.api_key = "your-openai-key"
def generate_with_openai(prompt):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{ "role": "user", "content": prompt }],
temperature=0.5
)
return response.choices[0].message["content"]3.6. 完整的流水線
query = "How does MCP help with AI agent context?"
retrieved = retrieve_top_k(query, k=2)
mcp_prompt = build_mcp_prompt(query, retrieved)
output = generate_with_openai(mcp_prompt)
print("?? MCP Prompt:\n", mcp_prompt)
print("\n?? RAG-MCP Answer:\n", output)4.小結
RAG-MCP 構成了智能、工具驅動型人工智能智能體的核心之一。無論您是借助 LangChain、LlamaIndex 等現(xiàn)成框架，還是自行開發(fā)編排系統(tǒng)，MCP 都能為 RAG（檢索增強生成）流程引入清晰的結構化邏輯。這種結構不僅提升了智能體在處理復雜任務時的一致性和可控性，還增強了其決策過程的可解釋性與整體能力，使 AI 智能體能夠在多步驟、長周期的任務中表現(xiàn)得更加穩(wěn)健和高效。
