Ako prepojiť AI agentov s dátami: RAG vs. MCP

V dnešnej rýchlej dobe, kedy potrebujeme odpovede na otázky rýchlo a presne, je umelá inteligencia (AI) naším spoľahlivým pomocníkom. Ale čo ak vám váš AI agent povie: „Prepáčte, neviem dostatočne zodpovedať vašu otázku“? V tomto článku sa pozrieme na dva spôsoby, ako dať AI agentom prístup k dátam – RAG a MCP – a zistíme, v čom spočívajú ich podobnosti aj rozdiely.

Kľúčové poznatky

• RAG (Retrieval Augmented Generation): Pomáha modelom "vedieť viac" tým, že im poskytuje relevantné informácie z rozsiahlych znalostných báz.
• MCP (Model Context Protocol): Umožňuje modelom "robiť viac" tým, že ich prepojuje s nástrojmi a systémami, ktoré umožňujú vykonávať akcie.
• Podobnosti: Oba prístupy využívajú externé zdroje dát namiesto ukladania všetkých informácií priamo v modeli a môžu znížiť halucinácie (vymýšľanie si informácií).
• Rozdiely: RAG sa zameriava na získavanie a pridávanie informácií, zatiaľ čo MCP umožňuje modelom vykonávať akcie a prepojiť sa so systémami.

Čo sú RAG a MCP?

Predstavte si rozsiahly interný systém vašej spoločnosti s dokumentmi, manuálmi a rôznymi dátami. Ako môže AI agent pristupovať k týmto informáciám a poskytnúť vám relevantné odpovede alebo dokonca vykonať akcie na základe týchto dát? Práve tu prichádzajú na rad RAG a MCP.

RAG – Získavanie a generovanie: Tento prístup je ako dať AI agentovi rozsiahlu knižnicu s informáciami. Keď sa ho opýtate na niečo, najprv prehľadá túto knižnicu (získavanie) a potom použije získané informácie na vytvorenie odpovede (generovanie). Je to skvelé pre situácie, keď potrebujete rýchlo nájsť relevantné informácie v rozsiahlych dokumentoch alebo databázach.

MCP – Prepojenie s nástrojmi a systémami: MCP je ako dať AI agentovi kľúče od všetkých dverí vo vašej spoločnosti. Umožňuje mu prepojiť sa s rôznymi systémami, ako sú HR systémy, payroll systémy alebo aplikácie na schvaľovanie dovoleniek. Vďaka tomu môže AI agent nielen odpovedať na otázky, ale aj vykonávať akcie, napríklad požiadať o dovolenku alebo zistiť stav vašej žiadosti.

RAG vs. MCP: Porovnanie krok za krokom

Aby sme lepšie pochopili rozdiely medzi RAG a MCP, pozrime sa na to, ako fungujú v konkrétnom príklade – žiadosť o dovolenku.

RAG:

1. Pýtate sa: "Aká je naša dovolenková politika?"
2. Získavanie: Systém prehľadá zamestnanecký manuál a ďalšie relevantné dokumenty.
3. Vrátenie: Vyberú sa pasáže z manuálu, ktoré obsahujú informácie o dovolenkovej politike.
4. Rozšírenie: Pýtate sa: „Koľko dní dovolenky mi ostalo?“
5. Generovanie: AI agent použije získané informácie a odpovie na vašu otázku.

MCP:

1. Pýtate sa: "Koľko mám dní dovolenky?"
2. Objavovanie: AI agent zistí, že má prístup k HR systému.
3. Rozumenie: Zistí, ako systém funguje a aké informácie dokáže poskytnúť.
4. Plánovanie: Rozhodne sa použiť HR systém na získanie informácií o vašom zostatku dovolenky.
5. Vykonávanie: Pošle žiadosť do HR systému a obdrží odpoveď.
6. Integrovanie: AI agent vám povie, koľko dní dovolenky máte k dispozícii.

Môžu RAG a MCP fungovať spolu?

Áno! V skutočnosti je kombinácia RAG a MCP veľmi silná. Predstavte si, že potrebujete zistiť informácie o novej politike spoločnosti (RAG) a následne požiadať o dovolenku na základe tejto politiky (MCP). Oba prístupy sa navzájom dopĺňajú a umožňujú AI agentovi poskytnúť komplexné riešenia.

Záver

RAG a MCP sú dva dôležité nástroje, ktoré pomáhajú prepojiť AI agentov s dátami a umožniť im „vedieť viac“ a „robiť viac“. Pochopenie rozdielov medzi týmito dvoma prístupmi je kľúčové pre návrh efektívnych AI systémov. Namiesto toho, aby ste si vyberali jeden z nich, zvážte kombináciu oboch, aby ste maximalizovali ich potenciál a vytvorili inteligentné a užitočné AI riešenia pre vaše potreby.

Dôležité odkazy:

• IBM Model Context Protocol (https://ibm.biz/BdbvCf)

Približne 131 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.66 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.