检索增强生成系统（RAG）正从早期“检索 + 生成”的简单拼接，走向融合自适应知识组织、多轮推理、动态检索的复杂知识系统（典型代表如 DeepResearch、Search-o1）。但这种复杂度的提升，使开发者在方法复现、快速迭代新想法时，面临着高昂的工程实现成本。
RAG你听过，MCP你了解吗？这篇文章讲透它们的区别，重点说说MCP怎么让AI“更懂问题”，更精准地找答案。如果你在做AI产品或探索智能问答，这篇干货不容错过。 在人工智能与自然语言处理的快速发展中，模型上下文协议（MCP）与检索增强生成（RAG）是两项 ...
What if your AI coding assistant could deliver exactly the information you need—no irrelevant clutter, no privacy concerns, and no compromises? For developers and organizations relying on tools like ...
从Y模型视角解析RAG（检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）和Agent（智能代理）三大核心技术组件，揭示它们如何协同提升AI的智能水平。 有没有想过AI为啥能准确的生成信息？还能自主决策？这些神奇的功能背后，其实有很多有趣的技术在支撑着。今天 ...
Enterprise-ready foundation integrates with AWS agentic AI services through a Coveo-hosted MCP Server, helping ensure every agentic response is factual, contextual, and compliant MONTREAL, Dec. 1, ...
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