RAG、Function Call、MCP技术笔记 - 实践

核心概念理解

为了增强大模型能力的重要手段，但各有侧重点和应用场景。就是这三种工艺都

RAG（检索增强生成）

RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时，先从知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成答案。

核心原理：

• 将文档内容进行向量化存储（通常启用Embedding模型）
• 用户提问时，将问题也向量化
• 通过相似度计算（如欧氏距离、余弦相似度）找到最相关的文档片段
• 将检索到的内容作为上下文传给大模型生成最终答案

Java实现要点：

• 可利用Elasticsearch、Pinecone等向量数据库
• Spring Boot集成OpenAI API进行Embedding
• 常用算法库如Apache Lucene进行相似度计算

Function Call（函数调用）

Function Call让大模型能够主动调用外部函数或API，实现与外部环境的交互。

核心机制：

• 定义函数schema，告诉模型有哪些函数可用
• 否需要调用函数就是模型根据用户输入判断
• 执行函数调用并获取结果
• 将结果整合到最终回复中

Java实现示例：

// 定义天气查询函数
public class WeatherFunction
{
public String getWeather(String city) {
// 调用天气API
return weatherService.queryWeather(city);
}
}

MCP（模型上下文协议）

MCP是一个统一的协议标准，让不同厂商的模型和工具能够无缝集成，就像给AI统一了"手"的概念。

价值体现：

• 跨平台兼容性：一次编写，多处使用
• 统一接口标准：降低集成复杂度
• 生态系统构建：促进AI软件链的标准化

技术选型考虑

RAG适用场景：

• 企业知识库问答系统
• 客服机器人
• 文档检索与总结
• 需要实时更新知识的应用

Function Call适用场景：

• 需要调用外部API的智能助手
• 工作流自动化
• 多系统集成的AI应用
• 必须执行具体操作的场景

MCP适用场景：

• 多模型支持的平台
• 企业级AI基础设施
• 需要工具链标准化的大型项目

手艺对比总结

维度	RAG	Function Call	MCP
本质	外接知识库	模型遥控器	统一协议标准
主要作用	知识检索增强	外部系统调用	跨平台工具集成
实时性	协助实时更新	实时函数调用	依赖具体实现
技术复杂度	中等（需要向量化）	较低（函数定义）	较高（协议实现）
应用场景	问答系统、知识库	API集成、自动化	平台级基础设施
Java实现难度	中等	简单	复杂

提醒

1. 理解本质差异：RAG是知识增强，Function Call是能力扩展，MCP是标准统一
2. 实际应用经验：准备具体的利用场景和实现方案
3. 技术细节掌握：向量化原理、函数schema设计、协议标准理解
4. 性能优化：检索效率、调用延迟、协议开销等考虑点