1. MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

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MCP 是由 Anthropic 提出的一个开放协议，目的是让大型语言模型（如 Claude）能够方便、标准化地与外部工具和数据源（例如文件系统、数据库、API 等）进行通信。可以把 MCP 想象成 AI 领域里的“USB-C 接口”——只要支持 MCP 的工具都可以即插即用，免去了开发者为每个工具单独写代码的繁琐工作。这不仅降低了开发成本，还让 AI 应用获得更丰富的上下文信息，进而生成更准确和实用的回答。

2. RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

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RAG 则是一种生成式模型架构，它在回答问题或生成内容之前，会先从外部知识库、文档库或数据库中检索出与用户查询相关的文本信息，再将这些检索到的信息作为补充上下文输入给大语言模型。这样一来，模型既能利用自己学到的知识，又能获得最新、专业的信息，从而大大提高回答的准确性和相关性，同时也能降低模型产生“幻觉”（即胡编乱造信息）的风险。

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