Was ist der Unterschied zwischen MCP und RAG?

Großsprachige Modelle sind ein Schatzvollove, aber bis letztes Jahr beschränkte sich ihre Verwendung auf grundlegende Q/A, basierend auf ihren Schulungsdaten. Dann kam das Konzept von Rag, einem Durchbruch, der uns half, unsere Datenquellen mit LLMs zu verbinden, um personalisierte, glaubwürdige Systeme zu erstellen. Mit MCP machen wir jetzt die Artwork und Weise, wie wir mit LLMs arbeiten, einen Schritt voraus, indem wir sie mit externen Werkzeugen verbinden. Ist Rag gegen MCP additionally eine Sache oder sind diese komplementären Technologien die Ausgaben, die wir von LLMs erhalten, verbessern? In diesem Artikel werden wir die Unterschiede zwischen MCP und RAG aufschlüsseln und verstehen, wie wir beide zusammen verwenden können, um anspruchsvolle Lösungen mit LLMs zu erstellen.

Was ist Lag?

LAPPEN oder Abrufenvergrößerungsgeneration kombiniert die Kraft des Informationsabrufs in den Erzeugungsprozess. Normalerweise verlassen sich LLMs ausschließlich auf ihre Trainingsdaten, um die Antworten für Benutzeranfragen zu generieren, was manchmal zu falschen oder voreingenommenen Ergebnissen führt. Mit Rag kann LLMs während des Ausgangsgenerierungsprozesses externe Informationen abrufen und die Lücke zwischen dem statischen Trainingswissen von LLM und dynamischen Informationen überbrücken.

So funktioniert ein Lappensystem:

• Abfrage: Die Eingabe des Benutzers zum LLM fungiert als Abfrage für das Lappensystem.
• Abruf: Bevor LLM eine Antwort generiert, durchläuft der „Abruf“ -Prozess innerhalb des Lag -Methods eine für die Abfrage relevante Wissensbasis, um die relevantesten Informationen zu finden.
• Augmentation: Die relevantesten abgerufenen Informationen werden dann in die ursprüngliche Abfrage „erweitert“, und dann geht diese kumulativen Informationen in die LLM.
• Technology: Das LLM verwendet die kombinierte Eingabe (Abfrage + abgerufene Informationen), um eine viel genauere und relevantere Antwort zu generieren. Schließlich wird diese Antwort an den Benutzer geteilt.

Systeme basierte Systeme werden in der Regel für Aufgaben verwendet, bei denen die Ausgänge genau, gründlich und intestine recherchiert sind. Deshalb werden solche Systeme in Aufgaben wie folgt häufig verwendet:

1. Kundensupport: Um sicherzustellen, dass die Antworten auf die Kunden auf aktuellen Informationen basieren.
2. Enterprise -Suche: Um Unternehmen zu verlässlichen Suchmaschinen aufzubauen, um ihren Mitarbeitern dabei zu helfen, relevante Unternehmensinformationen zu finden.
3. Personalisierte Empfehlungen: Um Empfehlungssystemen zu unterstützen, dienen Benutzern besser, indem sie Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage ihrer Auswahl und des vorherigen Verhaltens vorschlagen.

Nicht nur diese, Lag -Systeme werden häufig für Aufgaben wie Rechtshilfe, Gesundheitsforschung, Finanzberichterstattung und vieles mehr verwendet. Trotz ihrer Vorteile sind Lag -Systeme mit ihren eigenen Herausforderungen wie der Kontextfensterbeschränkung, der Abrufunität, der Latenz und der Einrichtung der Komplexität ausgestattet.

Was ist MCP?

MCP oder Modellkontextprotokoll wurde von gestartet Anthropic im Jahr 2024Aber im Jahr 2025 erkennt die Welt endlich ihr Potenzial an. Mit MCP können LLMs in Echtzeit nahtlos eine Verbindung zu externen Instruments, APIs und Datenquellen hergestellt werden. Mit diesem offenen Customary können LLMs über die gerechte Textgenerierung hinausgehen und ihnen hilft, Aktionen auszuführen, Workflows auszulösen und auf aktuelle Informationen zuzugreifen, um die aktive Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Die Schlüsselkomponenten von MCP sind:

• Modell: Das Modell oder LLM ist der Motor, der dieses Framework ausführt und für die Ausgabe verantwortlich ist, die Sie erhalten. Auf das Modell kann mit einem zugegriffen werden.Kunde”Wie eine Claude -Desktop -App, eine IDE oder ein Chatbot.
• Kontext: Es sind die zusätzlichen Informationen, die ein Modell genau beantworten muss, um Ihre Anfrage genau zu beantworten. Der Kontext wird innerhalb eines Methods genannt „Server”. Dies kann ein Google -Laufwerk, ein Github -Repository, ein Mailbox, PDFs usw. sein.
• Protokoll: Dies ist der Satz von Richtlinien, mit denen ein Modell auf verschiedene Quellen wie externe Instruments und APIs zugreifen kann, um den relevanten Kontext in Bezug auf diese Abfrage zu erhalten.

Wenn der Benutzer eine Abfrage eingibt, sendet der Consumer eine Anforderung an den Server, um relevante Informationen zu erhalten. Der Server bietet den Consumer den erforderlichen Kontext, den Consumer dann benutzt, um dem Benutzer eine Antwort zu bieten oder eine Aufgabe zu erledigen. Somit erlaubt MCP den LLMs, die ihr zur Verfügung stehenden Instruments zu denken und zu verwenden, um Aktionen auszuführen und zuverlässige Antworten zu liefern.

MCP kann sehr nützlich sein, um Systeme zu bauen, die erfordern:

1. Echtzeitdatenzugriff: Wie eine Aktienmarktanalyse-App, ein Bestandsverwaltungssystem oder eine Auftragsanwendung.
2. Aufgabenautomatisierung: Wie das Aktualisieren von CRM, das Senden von E -Mails, Planungsbesprechungen und mehr.
3. Auslösen von Workflows: Wie ein Mitarbeiter des Einbords oder Bereitstellung eines Codes.

Insgesamt beseitigt MCP den Bedarf an manuellen Daten -Uploads oder das Erstellen benutzerdefinierter Integrationen für verschiedene Instruments. Außerdem können LLMs mit lokalen und Cloud-basierten Systemen zusammenarbeiten und ihre Nützlichkeit von einfachen Q/A-Instruments auf tatsächliche Aktionssysteme erweitern.

Kasse: Wie benutze ich MCP?

MCP gegen Rag: Konkurrenten?

Nein, MCP und Rag sind keine Konkurrenten in der Artwork und Weise, wie sie funktionieren, oder in den Aufgaben, die sie ausführen. Wie wir in den vorherigen Abschnitten erläutert haben, führen MCP und RAG unterschiedliche Aufgaben und Empower LLMs auf unterschiedliche Weise aus. Rag Powers llms mit zusätzlichen Daten, während MCP LLMs die Fähigkeit zur Handlung gewährt. Die wichtigsten Unterschiede zwischen MCP und RAG sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:

Können MCP und Lappen zusammenarbeiten?

Ja, MCP und Rag können zusammenarbeiten, um uns bei der Gestaltung von hoch entwickelten KI -Workflows zu helfen. RAG ermöglicht LLMs, relevante Informationen zu erledigen, während MCP Aufgaben basierend auf abgerufenem Wissen ausführt. Mit diesen beiden können wir die folgenden Workflows erstellen:

1. Lag als Werkzeug im MCP -Framework

In diesem Fall kann ein LLM, der mit MCP arbeitet, als eines seiner Werkzeuge, mit dem die erforderlichen Informationen abgerufen werden können.

Beispiel: Ein MCP-KI-System für eine Marketingkampagne. Es verwendet RAG, um Informationen zu früheren Kampagnen und Wettbewerbsinformationen abzurufen. Mithilfe von MCP-angetriebenen Instruments erstellt es dann Social-Media-Beiträge und plant sie auf verschiedenen Plattformen.

2. MCP für die Führung von Lappen-Betroffenen

In Systemen mit Multi-Brokers kann jeder Agent eine eigene Lag-Pipeline haben und MCP kann als Koordinator für das System fungieren.

Beispiel: Ein MCP-betriebenes multiagentisches Kundendienstteam: Wenn ein Kunde eine Abfrage fragt, basierend auf der Abfrage MCP-Agent diese Aufgabe an einen der technischen Assist-/Bestellstatus-/Zahlungsfragen. Dieser Agent verwendet RAG, um die relevanten Informationen basierend auf der Abfrage zu finden, und leitet seine Ausgabe an den MCP -Agenten weiter. Dieser Agent übermittelt schließlich seine Antwort auf den Kunden.

Zusammen kann die Kombination von MCP und Lappen verwendet werden, um die LLM -Funktionen zu verbessern und KI -Systeme aufzubauen, die denken und handeln können.

Welches solltest du auswählen?

Die Wahl zwischen Rag, MCP oder Rag + MCP hängt von der Aufgabe ab. Jedes der Frameworks hat seine einzigartigen Stärken. So können Sie entscheiden, welcher Ansatz zu verfolgen ist:

• LAPPEN: Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, die Genauigkeit, Relevanz und die sachliche Erdung von LLM-generierten Inhalten zu verbessern, sollte der „Lappen“ Ihre Wahl sein.
• MCP: Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, dass Ihr LLM mit externen Systemen interagieren, Aktionen ausführen oder Instruments zur Erfüllung seiner Aufgaben ausführen, dann ist „MCP“ Ihr Anlaufpunkt.
• RAG + MCP: Wenn Ihr Ziel darin besteht, ein intelligentes, autonomes System aufzubauen, das besser verstehen und entscheidend handeln kann, dann ist die Kombination von RAG und MCP Ihre Possibility.

Lesen Sie auch: Was ist der Unterschied zwischen A2A und MCP?

Abschluss

Große Sprachmodelle haben die Welt im Sturm erobert! Ihre Verwendung bleibt jedoch begrenzt. Mit Rag erhalten LLMs Zugang zu externen Wissensbasen, die LLMs helfen können, viel fundiertere Antworten zu generieren. Mit dem MCP erhalten LLMs Zugriff auf Instruments, die sie nutzen können, um Aktionen auszuführen. Rag und MCP konkurrieren nicht miteinander, beide Frameworks dienen unterschiedlichen Zwecken. Zusammen können Rag und MCP zusammenarbeiten, um uns dabei zu helfen, Systeme zu erstellen, die clever und effizient sind.

Anu Madan ist ein Experte für Unterrichtsdesign, Inhaltsschreiben und B2B -Advertising and marketing mit einem Expertise, komplexe Ideen in wirkungsvolle Erzählungen zu verwandeln. Mit ihrem Fokus auf generative KI erstellt sie aufschlussreiche, revolutionary Inhalte, die ein sinnvolles Engagement erziehen, inspiriert und fördert.