RAG、Function Call、MCP技术笔记

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：

// 定义天气查询函数
public class