回到问题本身：“查询近期的新闻”中，向量搜索引擎能理解“近期”的语义（知道它是“时间近的时期”），但无法理解其具体的时间范围和动态时间指向。要实现“精准查询近期新闻”，必须让向量引擎与“时间元数据过滤”“模糊时间解析（规则/大模型）”等技术结合——前者负责“找到语义上的‘新闻’”，后者负责“筛选时间上的‘近期’”，两者协同才能满足用户需求。具体如何实现《向量搜索结合规则引擎实现智能搜索》《向量搜索

组件角色擅长处理在“新闻搜索”例子中的作用规则引擎指挥官 / 门卫结构化数据、明确的业务逻辑、硬规则1.前置：解析“近期”，过滤出时间范围内的新闻。2.后置：根据业务策略（如来源、关键词）对结果进行重排或过滤。向量检索感知器 / 匹配专家非结构化数据、模糊语义、相似性匹配核心：在“近期新闻”的候选集中，找到与“人工智能”语义最相关的内容。通过这种方式结合，你可以构建出既懂语义、又懂业务的强大智能系

大模型微调（Fine-Tuning）基于已训练好的大模型（如GPT-3.5、Llama 3），用特定领域的小数据集（如医疗病历、法律条文）继续训练，调整模型的部分或全部参数，让模型“记住”该领域的知识、适配特定任务（如医疗问答、法律文书生成）。修改模型的“内在参数”，让知识成为模型的“本能”。大模型的参数是什么？核心解析与本质拆解RAG（Retrieval-Augmented Generation

大模型微调（Fine-Tuning）基于已训练好的大模型（如GPT-3.5、Llama 3），用特定领域的小数据集（如医疗病历、法律条文）继续训练，调整模型的部分或全部参数，让模型“记住”该领域的知识、适配特定任务（如医疗问答、法律文书生成）。修改模型的“内在参数”，让知识成为模型的“本能”。大模型的参数是什么？核心解析与本质拆解RAG（Retrieval-Augmented Generation

训练数据 = “它读的书”（原始知识来源）；参数 = “它从书里总结的知识规律”（隐形规则库）；回答问题/生成内容 = “它用规律解决新问题”（规则的实际应用）。简言之，参数是大模型“智能”的真正来源——这些看不见的数值，决定了模型能理解多少知识、能处理多少复杂任务。下次使用大模型时不妨联想：它给出的每一个回答，背后都是无数“数字配方”在精准计算。

MCP 协议通过标准化 “大模型客户端 - 能力网关 - 外部工具服务端” 的交互逻辑，解决了大模型调用外部工具的碎片化与安全问题，尤其在管理信息域等需严格权限管控的场景中价值显著。未来，随着大模型与企业业务的深度融合，MCP 协议可进一步扩展 “多模态工具调用”（如调用管理信息域的报表生成工具）、“智能权限推荐”（基于用户场景自动匹配最小权限），成为企业级大模型工具调用的核心标准。

MCP 协议通过标准化 “大模型客户端 - 能力网关 - 外部工具服务端” 的交互逻辑，解决了大模型调用外部工具的碎片化与安全问题，尤其在管理信息域等需严格权限管控的场景中价值显著。未来，随着大模型与企业业务的深度融合，MCP 协议可进一步扩展 “多模态工具调用”（如调用管理信息域的报表生成工具）、“智能权限推荐”（基于用户场景自动匹配最小权限），成为企业级大模型工具调用的核心标准。

非结构化数据转化为向量的核心是“用模型提取核心特征，再编码为数值数组文本靠“语义模型”捕捉语义，图像靠“视觉模型”捕捉视觉特征，音频/视频靠“时空模型”捕捉声波/帧间变化；最终输出的向量，其“数值距离”直接对应原始数据的“相似性”——这也是向量数据库能实现“相似性检索”的基础。实际应用中，无需重复开发模型，可直接使用开源工具（如Hugging Face、PyTorch Vision）或云服务商AP

MCP（Model Context Protocol）是大模型安全调用外部工具的标准化协议，旨在解决当前大模型面临的静态知识局限、工具调用碎片化和企业级落地障碍等问题。MCP基于JSON-RPC 2.0，通过标准化的请求-响应模式实现大模型与外部工具的安全交互，核心功能包括工具发现、调用和流式响应。其设计强调安全控制（如权限验证、沙箱执行和审计日志）与开放兼容性，显著降低工具集成成本。相比传统方案

MCP（Model Context Protocol）是大模型安全调用外部工具的标准化协议，旨在解决当前大模型面临的静态知识局限、工具调用碎片化和企业级落地障碍等问题。MCP基于JSON-RPC 2.0，通过标准化的请求-响应模式实现大模型与外部工具的安全交互，核心功能包括工具发现、调用和流式响应。其设计强调安全控制（如权限验证、沙箱执行和审计日志）与开放兼容性，显著降低工具集成成本。相比传统方案