Qual é a diferença entre MCP e RAG?

Grandes modelos de linguagem são um tesouro de dados, mas até o ano passado, seu uso period limitado ao q/a básico com base em seus dados de treinamento. Então veio o conceito de RAG, um avanço que nos ajudou a conectar nossas fontes de dados com o LLMS para criar sistemas personalizados e credíveis. Agora, com o MCP, estamos aceitando a maneira como trabalhamos com o LLMS um passo à frente, conectando -os com ferramentas externas. Então, o RAG vs MCP é uma coisa, ou essas tecnologias complementares que podem aprimorar as saídas que obtemos do LLMS? Neste artigo, quebraremos as diferenças entre o MCP e o RAG e entenderemos como podemos usar os dois juntos para criar soluções sofisticadas com o LLMS.

O que é RAG?

Pano ou geração aumentada de recuperação combina o poder da recuperação de informações no processo de geração. Geralmente, os LLMs dependem apenas de seus dados de treinamento para gerar as respostas para consultas do usuário, o que às vezes levava a resultados incorretos ou tendenciosos. Com o RAG, os LLMs podem recuperar informações externas durante o processo de geração de saída, preenchendo a lacuna entre o conhecimento estático de treinamento da LLM e as informações dinâmicas.

Aqui está como um sistema de pano funciona:

• Consulta: A entrada do usuário para o LLM atua como a consulta para o sistema de pano.
• Recuperação: Antes de o LLM gera uma resposta, o processo de “recuperação” dentro do sistema RAG passa por uma base de conhecimento relevante para a consulta para encontrar as informações mais relevantes.
• Aumento: As informações recuperadas mais relevantes são “aumentadas” para a consulta authentic e, em seguida, essas informações cumulativas entram no LLM.
• Geração: O LLM usa a entrada combinada (consulta + informações recuperadas) para gerar uma resposta muito mais precisa e relevante. Finalmente, essa resposta é compartilhada com o usuário.

Os sistemas baseados em RAG são normalmente usados ​​para tarefas que exigem que as saídas sejam precisas, completas e bem pesquisadas. É por isso que esses sistemas são amplamente utilizados em tarefas como:

1. Suporte ao cliente: Para garantir que as respostas aos clientes sejam baseadas em informações atualizadas.
2. Pesquisa corporativa: Para ajudar as empresas a criar mecanismos de pesquisa confiáveis ​​para ajudar seus funcionários a encontrar informações relevantes para a empresa.
3. Recomendações personalizadas: Para ajudar os sistemas de recomendação, os sistemas a servirem melhor, sugerindo produtos e serviços com base em suas escolhas e comportamento anterior.

Não apenas estes, os sistemas de pano estão sendo amplamente utilizados para tarefas como assistência jurídica, pesquisa em saúde, relatórios financeiros e muito mais. No entanto, apesar de suas vantagens, os sistemas de trapos vêm com seu próprio conjunto de desafios, como limitação de janelas de contexto, imprecisões de recuperação, latência e complexidades de configuração.

O que é MCP?

MCP ou o protocolo de contexto do modelo foi lançado por Antrópico em 2024mas é em 2025 que o mundo está finalmente reconhecendo seu potencial. O MCP permite que o LLMS se conecte perfeitamente a ferramentas externas, APIs e fontes de dados em tempo actual. Esse padrão aberto permite que o LLMS vá além da geração de texto e os ajuda a executar ações, acionar fluxos de trabalho e acessar informações atuais para apoiar a tomada de decisão ativa.

Os principais componentes do MCP são:

• Modelo: O modelo ou LLM é o mecanismo que executa essa estrutura e é responsável pela saída que você recebe. O modelo pode ser acessado usando um “Cliente“Como um aplicativo de desktop Claude, um IDE ou um chatbot.
• Contexto: É a informação additional que um modelo precisa responder com precisão à sua consulta. O contexto é mantido dentro de um sistema chamado “Servidor”. Este pode ser um Google Drive, repositório do GitHub, caixa de correio, PDFs, and so forth.
• Protocolo: Este é o conjunto de diretrizes que permite que um modelo acesse fontes diferentes, como ferramentas externas e APIs, para obter o contexto relevante em relação a essa consulta.

Quando o usuário insere uma consulta, o cliente envia uma solicitação ao servidor para obter informações relevantes. O servidor fornece ao cliente o contexto necessário, que o cliente usa para fornecer ao usuário uma resposta ou concluir uma tarefa. Assim, o MCP permite que o LLMS pense e use as ferramentas à sua disposição para executar ações e fornecer respostas confiáveis.

O MCP pode ser muito útil para a construção de sistemas que exigem:

1. Acesso de dados em tempo actual: Como um aplicativo de análise do mercado de ações, um sistema de gerenciamento de inventário ou um aplicativo de ordem de ordem.
2. Automação de tarefas: Como atualizar o CRM, enviar e -mails, agendar reuniões e muito mais.
3. Acionando fluxos de trabalho: Como um processo de integração de funcionários ou implantando um código.

No geral, o MCP take away a necessidade de uploads manuais de dados ou criando integrações personalizadas para diferentes ferramentas. Ele também permite que o LLMS trabalhe com sistemas locais e baseados em nuvem, expandindo sua utilidade de ferramentas simples de q/a para sistemas de ação reais.

Confira: Como usar o MCP?

MCP vs Rag: concorrentes?

Não, o MCP e o RAG não são concorrentes da maneira como trabalham ou nas tarefas que executam. Como discutimos nas seções anteriores, o MCP e o RAG realizam tarefas diferentes e capacitam o LLMS de maneiras diferentes. Rag Powers LLMS com dados adicionais enquanto MCP Grants LLMS a capacidade de agir. As principais diferenças entre MCP e RAG estão resumidas na tabela abaixo:

O MCP e o RAG podem trabalhar juntos?

Sim, o MCP e o RAG podem trabalhar juntos para nos ajudar a projetar fluxos de trabalho de IA altamente sofisticados. O RAG permite que o LLMS puxe informações relevantes enquanto o MCP executa tarefas com base no conhecimento recuperado. Usando esses dois juntos, podemos criar os seguintes fluxos de trabalho:

1. Rag como uma ferramenta dentro da estrutura do MCP

Nesse caso, um LLM operando com MCP pode ter RAG como uma de suas ferramentas, que pode usar para buscar as informações necessárias.

Exemplo: Um sistema de IA movido a MCP para uma campanha de advertising and marketing. Ele usa RAG para recuperar informações sobre campanhas anteriores e informações sobre concorrentes. Em seguida, usando ferramentas movidas a MCP, ele cria postagens de mídia social e as agenda em diferentes plataformas.

2. MCP para orientar agentes movidos a trapos

Em sistemas envolvendo multi-agentes, cada agente pode ter seu próprio pipeline RAG e o MCP pode atuar como coordenador do sistema.

Exemplo: Uma equipe de suporte ao cliente multi-agente movida ao MCP: quando um cliente solicita uma consulta, com base no agente do MCP do consulta, delega essa tarefa a um dos problemas de standing/pagamento de suporte/pedido técnico. Esse agente usa o RAG para encontrar as informações relevantes com base na consulta e, em seguida, retransmite sua saída para o agente MCP. Este agente finalmente transmite sua resposta ao cliente.

Juntos, a combinação de MCP e RAG pode ser usada para aprimorar as funcionalidades do LLM e ajudar a criar sistemas de IA que podem pensar e agir.

Qual você deve escolher?

A escolha entre RAG, MCP ou RAG + MCP depende da tarefa. Cada uma das estruturas tem seus pontos fortes únicos. Aqui está como você pode decidir qual abordagem adotar:

• Pano: Se seu principal objetivo é melhorar a precisão, a relevância e a base factual do conteúdo gerado por LLM, o “RAG” deve ser sua escolha.
• MCP: Se o seu principal objetivo é permitir que seu LLM interaja com sistemas externos, execute ações ou alavancar ferramentas para concluir suas tarefas, o “MCP” é o seu caminho.
• Rag + MCP: Se seu objetivo é criar um sistema inteligente e autônomo que possa entender e agir melhor, a combinação de RAG e MCP é sua opção.

Leia também: Qual é a diferença entre A2A e MCP?

Conclusão

Grandes modelos de idiomas conquistaram o mundo! No entanto, seu uso permanece limitado. Com o RAG, os LLMs obtêm acesso a bases de conhecimento externas que podem ajudar os LLMs a gerar respostas muito mais informadas. Com o MCP, os LLMs obtêm acesso a ferramentas que eles podem aproveitar para executar ações. RAG e MCP não competem entre si, ambas as estruturas servem a propósitos diferentes. Mas juntos, RAG e MCP podem trabalhar para nos ajudar a criar sistemas inteligentes e eficientes.

Anu Madan é especialista em design instrucional, redação de conteúdo e advertising and marketing B2B, com um talento para transformar idéias complexas em narrativas impactantes. Com seu foco na IA generativa, ela cria conteúdo perspicaz e inovador que educa, inspira e impulsiona um envolvimento significativo.