AI术语解读：理解核心概念起步（四）|AI如何对接外部资源：知识库、RAG、API与MCP解析

前面三期分别介绍了模型、信息与行动三个层面的内容。大语言模型承担语言处理职能，Context负责提供当下所需的素材，Agent依据既定目标挑选执行步骤，Tool则赋予其检索数据库、调阅文档或传递信息的能力。

截至此处，仍有两个疑问尚未解决：模型如何获取企业内部知识以及更新较快的法规材料？各类AI产品又如何实现与数据库、云盘及业务系统的对接？

本篇聚焦"连接层"，系统阐释知识库、RAG、API与MCP的含义。

先厘清四个概念各自的定位

知识库：存储可供系统检索的外部资料。

RAG：定位相关信息后，引导模型结合资料完成回答。

API：软件在对外开放功能时所遵循的接口规范。

MCP：AI应用对接外部资源与工具的通用通信协议。

知识库是指经整理后可供系统查询的资料合集。法律条文、司法解释、典型案例、合同模板、企业规章、内部法律意见及业务文件等均属其涵盖范畴。

此类资料存放于模型之外。将一批法规纳入知识库，并不涉及对大语言模型的重新训练。当用户发起提问时，系统仍需从中筛选关联内容，再移交模型进行加工。

判断法律知识库的实用价值，首先取决于资料的质量：