核心概念理解
这三种技术都是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。
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（通常使用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：
- 可使用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，实现与外部系统的交互。
核心机制：
- 定义函数schema，告诉模型有哪些函数可用
- 模型根据用户输入判断是否需要调用函数
- 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：
java
// 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：一次开发，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工具链的标准化
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
- 需要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
技术对比总结
| 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 | 支持实时更新 | 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
- 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
- 实际应用经验：准备具体的使用场景和实现方案
- 技术细节掌握：向量化原理、函数schema设计、协议标准理解
- 性能优化：检索效率、调用延迟、协议开销等考虑点