LLMの魔法を解き明かす：RAG、Function Calling、MCPを解説！research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月2日 12:00•公開: 2026年2月2日 11:57•1分で読める•Qiita AI分析この記事では、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを強化するための3つの主要な技術、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、Function Calling、Model Context Protocol (MCP) を分かりやすく解説しています。それぞれの仕組み、ワークフロー、そして理想的な利用シーンを明確にし、開発者にAIシステムへの外部知識とツールの統合に関する明確なロードマップを提供します。重要ポイント•RAGは、回答を生成する前に関連情報を検索することでLLMを強化し、大規模な静的ドキュメントの処理に最適です。•Function Callingは、LLMがどの関数を実行するかを決定できるようにし、アプリケーションが実際の実行を処理します。•MCPは外部ツールの使用を標準化し、LLMが回答生成中にそれらを利用できるようにします。引用・出典原文を見る"この記事では、これら3つの技術の違いを、仕組み・フロー・活用シーンの観点から整理して解説します。"QQiita AI2026年2月2日 11:57* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Discover a Private Search Tool That Puts Your Privacy First新しい記事AI Empowerment: Unlocking Truth and Opportunity関連分析researchAI評価を革新：マルチターンエージェント向け現実的なユーザーシミュレーション2026年4月2日 18:00researchMITの研究：AIの仕事への影響は、崩壊する波ではなく、上昇する潮のように！2026年4月2日 18:00research「GPUなし」ノートPCでローカルAIエージェントを構築！2026年4月2日 08:15原文: Qiita AI