RAG：特定充電口

想象你住在一個充電器堆積如山的世界。每個設備都有自己的專屬接口：諾基亞的充電頭、蘋果的 Lightning 數(shù)據(jù)線、三星的 USB 接口……雖然都能用，但每次想給設備充電時，都得在一堆線里翻找“對的那根”。

是不是很煩？

這就像是 RAG（檢索增強生成） 的工作方式。

RAG 是如何工作的？

你問一個關(guān)于量子計算的問題，RAG 會從 Google Scholar 或其他數(shù)據(jù)庫拉取最新的論文。就像你每次要充電，都得找對的那根數(shù)據(jù)線。

RAG 每次響應用戶時，都需要連接到外部數(shù)據(jù)源（如向量數(shù)據(jù)庫、知識庫或 API）來獲取信息。每一次請求，就像為不同設備找對應的數(shù)據(jù)線。

如果你問醫(yī)學問題，它會連到醫(yī)學數(shù)據(jù)庫；你要新聞，它就連接到最新的新聞源。

RAG 很靈活，但也像那堆充電線——你總在找合適的。

MCP：通用充電口

接下來是 MCP（模型上下文協(xié)議），它就像 AI 世界里的 USB-C。

USB-C 不是普通充電器，它是通用的?？梢詾楣P記本、手機、耳機甚至電動咖啡壺充電（雖然咖啡壺可能還不支持，但你懂的）。

你不需要擔心“哪根線配哪個設備”，只要插上就能用。這正是 MCP 帶給 AI 的體驗。

有了 MCP，AI 不需要每次都到外部尋找數(shù)據(jù)。它擁有“記憶”——能記住你上次說了什么，從而快速給出個性化的回答。就像一個“通用接口”，對所有問題都適用。

MCP 是如何工作的？

你問：“我最喜歡的編程語言是什么？”

使用 MCP（模型上下文協(xié)議），AI 不需要上網(wǎng)或查詢數(shù)據(jù)庫（就像 RAG 會做的），而是直接使用“記憶”。

AI 背后發(fā)生了這些事情：

1. 不聯(lián)網(wǎng)搜索：它不會連到 Google 或其他數(shù)據(jù)庫。
2. 查看記憶：AI 利用之前的對話記錄，知道你喜歡 Python。
3. 立即回答：“你最喜歡的編程語言是 Python?！?/li>

全程無需調(diào)用外部 API，也不用重新獲取數(shù)據(jù)。

與 RAG 每次都需要外部檢索不同，MCP 直接利用已有信息。它不是每次都“重新造輪子”，而是“記得你說過什么”。

MCP 讓交互像在和一個熟悉你的朋友聊天，自然、流暢且有記憶。

為什么 MCP 很重要？

• 更快更高效：無需連接外部系統(tǒng)，響應快速。
• 個性化體驗：與 AI 的互動越多，它就越了解你的偏好。
• 避免重復問題：不會重復提問“你的名字是什么”這樣的問題，MCP 會記得。

這使得 MCP 成為 上下文感知、個性化的 AI 助手，提供更自然、更直覺的對話體驗。

RAG vs MCP：AI 充電接口之戰(zhàn)

MCP 的核心理念是：讓 AI 的“外部通信”實現(xiàn)標準化。它就像 AI 世界的 USB-C 接口，不同的模型和服務都能通過同一個協(xié)議交互。

而 RAG 更像是“老派的充電器”——雖然有效，但復雜度更高，需要針對每個任務做單獨配置。

如何為 MCP 和 RAG 設計 API？

要為 MCP 和 RAG 同時適配一個 API，需要合理地設計結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)流和效率優(yōu)化。

但借助 Apipost，你可以輕松完成這些，而無需面對復雜的手動配置。

為什么選擇 Apipost 來設計 MCP & RAG API？

• 一站式 API 平臺 – API 設計、測試、調(diào)試、文檔管理全搞定。
• 無需登錄 – 打開即用，無需注冊。
• 智能認證支持 – 支持 OAuth2.0、JWT、AWS 簽名等主流認證方式。
• 多協(xié)議支持 – HTTP、GraphQL、WebSocket、SSE、TCP 等都能搞定。
• 兼容主流工具 – 可無縫導入導出 Postman、Swagger、Insomnia 項目。

展望未來

最終，MCP 提供了標準化與記憶功能，而 RAG 保留了靈活性和外部獲取能力。未來很可能是兩者的結(jié)合——MCP 管上下文記憶，RAG 抓取最新資訊。

所以，當你構(gòu)建 AI 系統(tǒng)時，不妨問問自己：你想要的是通用的、即插即用的方案（MCP），還是更靈活但復雜的方案（RAG）？

又或者，你想要兩者兼得——MCP + RAG：終極 AI 充電系統(tǒng)！