AI 大模型与外部服务的交互方式：从信息孤岛到跨模态任务编排的演进之路

引言

随着 AI 大模型（如 ChatGPT 等）的发展，它们在许多领域表现出了强大的能力。然而，随着技术的进步，单纯的文本生成已无法满足更多实际应用的需求。大模型需要与外部应用和服务进行有效的交互，以提供实时和多样化的解决方案。从最初的 信息孤岛 到现在的 跨模态任务编排，每一阶段都带来了新的能力和改进。

本文将回顾并对比 GPT、RAG、Function Call、GPT Action 和 MCP 等技术，探讨它们在大模型与外部服务交互中的演进，并通过具体场景来展示这些交互方式的应用。

1. GPT：信息孤岛的问题

描述

GPT 模型最初的设计依赖于预训练数据，这些模型具有强大的语言生成能力，但它们无法实时访问外部世界的信息。由于模型只基于训练数据来回答问题，这造成了所谓的 信息孤岛------模型无法获取到训练数据之外的实时数据或外部知识。

优点

生成能力强：对于广泛的通用任务，GPT 在生成高质量的文本方面非常强大。
响应速度快：由于不需要访问外部数据源，响应速度相对较快。

缺点

无法实时更新：无法获取新信息，无法回答实时事件相关的问题。
信息闭环：模型的回答局限于其训练数据，无法外部扩展，导致答案可能过时或不准确。

场景说明

历史问题回答：例如，用户询问"20世纪的科技发展如何？"GPT 可以准确回答，因为它基于历史训练数据。
时效性问题：如询问"今天的股票价格如何？"则无法提供准确答案，因为模型没有访问实时数据的能力。

2. RAG：信息检索增强技术，解决信息孤岛问题

描述

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种通过引入信息检索（IR）系统来增强大模型生成能力的技术。在这种方法中，模型在生成回答之前，首先会通过搜索引擎或数据库来获取外部的实时数据，然后再基于这些数据生成答案，从而解决了信息孤岛问题。

从上述流程图中可以看到，RAG主要分为三个关键步骤： 1.文档导入与切片首先，通过加载器将文本数据切分为更小的文本块（chunk），然后将这些文本块向量化并存入向量数据库。在此过程中，数据切片尤为重要：

如果切片过大，生成模型（如 GPT-4、PaLM 等）可能因上下文窗口的限制无法完整处理，导致信息截断。
如果切片过小，则可能丢失上下文关联性，影响检索和生成的精度。

2.问题向量化与检索当用户提出问题后，RAG 系统会将问题向量化，并在向量数据库中匹配相关的文本块。检索的核心在于计算用户问题向量与文本块向量之间的余弦相似度，只有相似度足够高的文本块才能被选中。此外，为提高结果的相关性，系统还需要对初步检索的结果进行 Top-N 重排，以筛选出最优的文本块。

3.答案生成最后，将检索到的相关文本块作为上下文输入，结合提示词（Prompt）提供给生成模型（LLM），由 LLM 生成最终答案。

优点

实时信息：模型可以检索实时数据，避免信息孤岛，确保回答的时效性。
增强答案准确性：通过结合外部数据，模型能提供更准确和全面的答案。

缺点

依赖外部信息源：模型的表现依赖于外部数据源的质量和完整性。如果数据源不足或错误，模型的回答可能会受到影响。
搜索延迟：进行信息检索可能会增加响应时间。

场景说明

学术问题：用户问到"最新的量子计算研究成果是什么？"RAG 模型会通过检索学术文献数据库并生成相关的总结。

3. Function Call：大模型调用外部服务

描述

Function Call 机制使得大模型能够通过调用外部 API 或服务来执行实际的操作。这种方式让模型不仅仅依赖预训练数据生成文本，还可以主动与外部服务交互，执行实际操作或获取数据。

优点

任务驱动：通过调用外部 API 或服务，模型能够直接执行具体任务，例如查询数据库、提交订单等。
增强功能：能够提供超出模型训练数据范围的实时操作，例如通过支付网关完成交易。

缺点

功能依赖性强：如果外部服务不稳定或不可用，模型的功能会受限。
需要额外配置：集成外部服务或 API 需要额外的配置工作和开发时间。

场景说明

电商推荐系统：用户询问"推荐一个蓝牙耳机"，模型通过调用电商平台的 API，查询商品信息并生成推荐。
订票系统：用户想要定一张火车票，模型通过订票服务 API 完成交易。

4. GPT Action：任务驱动的外部服务交互

描述

GPT Action 是 OpenAI 提出的增强性功能，它不仅支持生成文本，还允许大模型主动执行与任务相关的操作或与外部服务进行互动。与 Function Call 相比，GPT Action 更侧重于 任务驱动 的交互，能够在多任务环境中动态决定行动，并根据上下文执行跨任务的操作。通过工具平台（如 Zapier），GPTs可以无缝调用多种外部服务，实现复杂任务的自动化。

优点

智能任务编排：根据用户的需求，模型能够智能地决定哪些操作需要执行，能够处理更复杂的交互。
高效性：通过任务驱动的方式，模型可以更高效地处理多步骤任务和跨任务操作。
上下文感知：能够根据对话或任务的具体上下文，自动选择适合的外部服务或操作。

缺点

复杂性高：执行多个任务和操作可能需要复杂的编排，增加了系统的复杂度。
响应时间可能增加：处理多步骤任务时，模型的响应时间可能较长。

场景说明

客户服务：用户问"我可以退换一件商品吗？"GPT Action 能够执行多步任务，包括查询退货政策、检查订单状态并提供解决方案。
智能助手：用户要求预定明天的航班，模型不仅生成文本，还能调用多个外部 API（如航空公司查询、支付等）来完成整个任务。

5. MCP（Multi-Context Pathway）：多上下文任务与跨模态交互

描述

MCP （Multi-Context Pathway）是 Anthropic 提出的技术，旨在解决大模型在 多上下文任务 和 跨模态交互 中的挑战。MCP 能够处理不同上下文之间的交互并协调多个任务，它支持在不同模态（如文本、图像、音频等）之间进行信息传递，具有强大的任务编排能力。 MCP 遵循客户端-服务器架构（client-server），其中：

MCP 主机（MCP Hosts）：希望通过 MCP 访问资源的程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具），用于发起连接。
MCP 客户端（MCP Clients）：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
MCP 服务器（MCP Servers）：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能。为客户端提供上下文、工具和 prompt 信息。
本地资源（Local Resources）：你的计算机资源中可供 MCP 服务器安全访问的资源（数据库、文件、服务）。
远程资源（Remote Resources）：MCP 服务器可以连接到的互联网资源（例如通过 API）。

优点

多任务编排：支持在多个上下文中协调任务，能够同时执行多个任务。
跨模态能力：支持多模态数据交互（如图像与文本结合）和多任务的并行处理。
灵活性：能够处理复杂的任务流，支持多种服务和数据源的无缝集成。

缺点

技术复杂：实现多模态和多任务编排需要复杂的系统架构和设计。
高计算需求：多模态和多任务处理通常需要较高的计算资源。

场景说明

多模态生成：用户要求生成一个带有图像、文字描述和音频解说的报告，MCP 能够处理多个模态的交互，生成一个综合性的多模态输出。
智能工作助手：用户在不同任务间切换（如安排会议、控制智能家居、查询天气），MCP 能够有效协调不同任务的执行。

总结：不同交互方式的优缺点对比

交互方式	优点	缺点	适用场景
GPT	强大的生成能力，响应速度快	信息孤岛，无法获取实时信息	回答历史性或固定知识类问题
RAG	能提供实时信息，增强答案准确性	依赖外部数据源，可能增加响应时间	查询实时数据，如股票、新闻或学术成果
Function Call	能执行外部任务，访问外部服务	依赖外部服务，需额外配置，可能受到外部系统限制	调用外部 API 或执行任务，如天气查询、商品推荐、支付处理等
GPT Action	高效的任务编排和智能外部服务交互	任务复杂度高，响应时间可能增加	多步骤任务处理，客户服务自动化，复杂交互
MCP	强大的多任务和跨模态处理能力	系统复杂，计算资源需求高	复杂的多任务、多模态生成，如智能助手、跨设备和服务的任务执行

结语

随着大模型与外部服务交互方式的不断发展，我们能够看到这些技术如何改变了我们的工作和生活。从最初的文本生成到如今的多模态任务编排，每一次技术的进步都为我们的日常生活、企业运营以及创作过程带来了新的可能性。

大模型从 信息孤岛 到 信息检索增强生成（RAG） ，再到 外部服务调用（Function Call） 和 任务驱动交互（GPT Action） 的引入，逐渐克服了局限性，使得模型能够与现实世界无缝对接。最新的 MCP（Multi-Context Pathway） 技术更是突破了多任务和跨模态的边界，开启了全新的跨领域协作和智能交互的篇章。

在未来，我们可以期待大模型将会在更多领域中展现出其强大的能力，包括个性化服务、智能助手、智能制造等行业的深度应用。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，我们将能看到更智能、更高效的人工智能系统，并且这些系统将更加贴近人类的需求，带来更具个性化的服务体验。

然而，尽管技术的进步令人振奋，但我们也需要关注其中的挑战，例如如何确保数据的安全性、如何应对复杂任务的计算资源需求等。面对这些问题，未来的技术发展不仅要在功能上不断创新，也要在伦理、隐私保护和计算效率方面进行更加深入的思考和改进。