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AI技术新趋势,一文带你轻松理解MCP、RAG和Agent!核心内容:1. AI领域新宠:MCP的两种含义及其应用场景2. RAG:AI助手的“超级图书馆”,提升回答准确性3. Agent:AI领域的全能选手,与MCP、RAG的协同作用
让我们一起探索 AI 世界的三个好朋友:MCP、RAG 和 Agent!今天我们将带您轻松了解这些令人兴奋的技术。
这三个小伙伴最近在 AI 圈子里可火了!特别是 MCP,它带来了好多有趣的新玩法,让大家都跃跃欲试呢~
不过呢,我知道有些小伙伴可能觉得这些概念有点难懂。别担心,这很正常!毕竟现在的资料都写得比较"正经",看起来不太亲民。
所以今天,我们打算用简单易懂的方式,跟大家聊聊这三个 AI 好朋友是怎么互相配合的,以及它们各自都能帮我们做些什么有趣的事情。
准备好了吗?让我们用轻松愉快的方式,一起来认识这些厉害的技术吧!
让我们来聊聊 MCP!
小伙伴们,我们今天要了解的 MCP 有两个不同的"家族":
一个是模型压缩与剪枝(Model Compression and Pruning),另一个是模型上下文协议(Model Context Protocol)。这两个听起来很专业对吧?不用担心,我们一起来看看~
首先说说模型压缩与剪枝,它就像是给 AI 模型做"减肥"!它帮助机器学习模型变得更苗条、更高效,同时还能保持原有的实力哦。
不过今天我们先不深入讨论这个话题,留到下次再细聊!
我们重点要说的是模型上下文协议。它是 Claude 的母公司 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的一个超棒的开放协议。想象一下,它就像是给 AI 模型装上了一个神奇的翻译器,让 AI 能够和各种工具、数据源自由对话!
简单来说,它就是 AI 大模型的百宝箱!
有了这个百宝箱,AI 就能和外面的世界愉快地互动,获取信息,完成各种有趣的任务啦。
还记得以前我们要和 AI 分享文件时,总要手动复制粘贴吗?好麻烦对不对?
现在有了 MCP 这个贴心小助手,AI 可以直接访问和使用各种工具,比如浏览器、文件等,方便多了!
(来打个有趣的比方:MCP 就像是一个超级万能转换器,不管是电脑文件、公司数据库,还是微信/钉钉/GitHub,都能一键连接,省去了好多麻烦呢!)
有小伙伴可能会问:诶,这个和 function call 是不是差不多啊?让我来解释一下~
function call 就像是 AI 的小帮手,帮它完成一些特定的任务。
比如你问"北京今天多少度",它就会去查查天气,告诉你答案。
但是呢,function call 虽然很厉害,但它有点"独来独往",只能在自家的院子里玩耍。
而 MCP 就厉害了,它把所有 AI 大模型的"方言"都统一成了一种"普通话",让大家都能愉快地交流!
看到这里,相信你已经对 MCP 有了更亲切的了解啦!
rag
说到 RAG,它就像是我们的 AI 小助手的"超级图书馆"!
想象一下,当我们问 AI 问题时,它不是凭空想象,而是先去这个"图书馆"找资料,就像一个认真的小学生写作业一样~ 这样回答就会更准确,不会瞎编乱造啦!
它的工作方式特别有趣:当你问问题时,它会像一个勤奋的小图书管理员,先把你的问题变成一个特殊的"检索符号",然后跑去书架上(也就是知识库)找相关的内容。找到后,它会把这些资料整理好,再用来回答你的问题,就像一个细心的老师一样!
RAG 能帮我们做什么有趣的事情呢?让我们来看看~
智能小助手
客服小精灵可以快速翻阅产品手册,给你最贴心的解答
暖心医疗助手会仔细查看病历,给出专业的建议
企业资料管家
帮助小伙伴们轻松找到公司的各种文档和指南,省去到处翻找的烦恼
智慧决策助手
帮助金融分析师整理市场数据,写出漂亮的投资报告
协助法律顾问查找相似案例,分析可能的风险
Agent - 我们的 AI 小助手!
小伙伴们,这个超级有趣的话题我们最近经常聊到呢!如果你想深入了解这位可爱的 AI 助手,欢迎去我的主页看看智能体专栏哦~
现在让我们来看看这三个好朋友是怎么一起玩耍的!
MCP 和 RAG 的甜蜜搭档(知识+执行的完美组合)
想象一下,MCP 就像是 RAG 的得力助手,帮它找到需要的各种工具!
RAG 像一个爱学习的小书虫,需要各种工具来查找知识,而 MCP 就像是一个贴心管家,把所有工具都整整齐齐地摆好,随时准备帮忙。
比如说,当 Agent 想要上网查资料时,它会找 MCP 帮忙连接搜索工具,然后把找到的内容交给 RAG 来整理解答,就像一个温馨的小团队呢!
而 RAG 也会反过来帮助 MCP 变得更聪明哦~
当 MCP 在处理各种任务时,RAG 就像一个知识宝库,随时为它提供需要的信息。
举个小例子:在管理商品库存时,MCP 可以轻松查看实时库存数据,就像有了一个随身小助手!
让我们用一个温馨有趣的例子,通过 coze 的 AI 爆文小助手来看看这三个好朋友是怎么一起工作的吧~
首先是 RAG 这个小帮手:当你问问题时,它就像一个勤劳的小蜜蜂,飞到知识库花园里采集信息(比如产品说明书)。
接着是 MCP 这个小能手:如果需要做一些具体的事情(比如下订单),它就像一个灵活的小精灵,帮忙打开各种工具,生成图表或者处理数据。
那 MCP 和 Agent 是什么关系呢?他们就像是一对超级默契的搭档!
就像跳双人舞一样,他们配合得特别好:一个负责规范动作(MCP),一个负责跳出精彩的舞步(Agent)。
通过这样的默契配合,他们让 AI 变得更加聪明能干呢!
MCP 就像是 Agent 的百宝箱
它把各种各样的工具都整整齐齐地收纳好,等着 Agent 随时来拿来用。
比如说,Agent 想要查查数据库或者发个邮件,就可以轻松从百宝箱里找到需要的工具。
Agent 则像是个小机灵鬼
它需要 MCP 的帮助才能完成任务。就像想看天气时,它会让 MCP 帮忙打开天气预报工具。
听起来有点抽象?没关系,让我们用一个生活中的小例子来说明~
假设你家里有一台超级智能的洗衣机,你只要说一句:"我要洗衣服!"
这时候,聪明的洗衣机(就是我们的 Agent)就会像个小管家一样,把任务分成几个小步骤:
→ 先用小眼睛看看衣服是什么材质(找「布料识别小助手」帮忙)
→ 再想想该用多热的水(找「水温调节小助手」帮忙)
→ 最后开始洗衣服啦(找「洗衣程序小助手」帮忙)
而 MCP 就像是一个神奇的总开关,负责把这些小助手都连接起来:
布料识别小助手连着「智能小摄像头」
水温调节小助手连着「暖心小热水器」
洗衣程序小助手连着「勤劳小马达」
MCP 就像是一个热心的电工,帮忙把所有工具都接好电,但不会自己去洗衣服。
而 Agent 就像是一个贴心的小管家,懂得该什么时候用什么工具,通过 MCP 的帮助,把衣服洗得干干净净!
今天的内容就是这些了。
感谢你的耐心。
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