LLMの魔法を解き明かす：RAG、Function Calling、MCPを解説！

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。

• •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。