Навлизането на големи езикови модели (LLM) и усъвършенстваните AI инструменти предизвикаха трансформационни промени в различни сектори, най-вече в маркетинга. Привикнахме към капацитета на AI да генерира различни форми на съдържание, да дестилира сложни статии, да транскрибира аудио файлове и дори да произвежда код. С напредването на тези модели въвеждането на протокола за контекст на модела (MCP) е готово да предефинира видимостта при търсене и AI възможностите.
MCP оборудва LLM и AI системите със способността да взаимодействат по-ефективно с външни източници на данни и инструменти, предлагайки на организациите нов подход за предоставяне на уместно съдържание на AI системите и крайните потребители. Нека се задълбочим в тънкостите на MCP, неговата функционалност и потенциалното му въздействие върху търговския маркетинг.
Разбиране на протокола за контекст на модела
Протоколът за контекст на модела (MCP) служи като рамка на отворен протокол, улесняваща директните връзки между AI системите и сървърите за данни. Тази стандартизация на обмена на информация предоставя съществен контекст на LLM. Като позволява на разработчиците да конструират инструменти и приложения, които безпроблемно се интегрират с LLM, MCP предоставя достъп до външни данни и работни процеси чрез рационализирани процеси на интеграция.
За да илюстрираме тази концепция, представете си LLM като библиотекари, добре запознати с фондовете на тяхната местна библиотека. Тези библиотекари притежават изчерпателни познания за базата данни на библиотеката и могат ефективно да локализират информация в нейните предели. Тяхната експертиза обаче е ограничена до ресурсите, налични в местната библиотека, което възпрепятства достъпа до материали или информация извън нейните стени.
Следователно посетителите на библиотеката, търсещи информация, са ограничени до книгите и ресурсите, съдържащи се в базата данни на местната библиотека, което може да включва остаряла информация, ако колекцията на библиотеката се състои предимно от по-стари публикации.
MCP дава възможност на библиотекаря (LLM) незабавно да получи достъп до всяка книга в световен мащаб, предоставяйки актуална информация по конкретна тема директно от първични източници.
MCP дава възможност на LLM да:
- Лесно достъпва данни и инструменти директно от определен източник.
- Извлича незабавна, актуална информация от сървър, елиминирайки разчитането само на предварително обучени знания.
- Използва възможности за агенти, като например изпълнение на автоматизирани работни процеси и търсения в бази данни.
- Изпълнява действия чрез свързване с персонализирани инструменти, създадени от трети страни, разработчици или организации.
- Предоставя точни цитати за всички източници на информация.
- Разширява се отвъд обикновеното извличане на данни, за да обхване възможности като интеграция с API за пазаруване, улеснявайки директното закупуване от LLM.
Помислете за сценарий на електронна търговия, при който LLM може:
- Сигурен достъп до вътрешна система за инвентаризация за извличане на данни в реално време, включително ценообразуване на продукти.
- Предоставя подробен списък на спецификациите на продукта директно от базата данни на инвентара.
LLM може не само да се насочи към потребители, търсещи най-новите сезонни маратонки, но и да улесни директното закупуване на чифт от името на потребителя.
MCP срещу Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Въпреки че MCP и Retrieval-Augmented Generation (RAG) имат за цел да подобрят LLM чрез интегриране на динамична и актуална информация извън тяхното статично предварително обучение, техните основни подходи към достъпа до информация и взаимодействието се различават значително.
Обяснение на RAG
RAG дава възможност на LLM да извлича информация чрез поредица от стъпки:
- Индексиране: LLM преобразува външни данни в база данни с векторни вграждания, използвана по време на процеса на извличане.
- Векторизация: Подадените заявки за търсене се трансформират във векторни вграждания.
- Процес на извличане: Извличащ търси векторната база данни, за да идентифицира най-подходящата информация въз основа на приликата между векторните вграждания на заявката и тези в съществуващата база данни.
- Предоставяне на контекст: Извлечената информация се комбинира със заявката за търсене, за да осигури допълнителен контекст чрез подкана.
- Генериране на изход: LLM генерира изход въз основа на извлечената информация и своите съществуващи знания за обучение.
Функционалност на MCP
MCP функционира като универсален интерфейс за AI системи, стандартизирайки връзките за данни към LLM. За разлика от RAG, MCP приема архитектура клиент-сървър, предлагайки по-всеобхватен и безпроблемен подход към достъпа до информация чрез следния процес:
- Връзка клиент-сървър: LLM приложенията действат като хостове, инициирайки връзки. Чрез хост приложението клиентите установяват директни връзки със сървърите за данни, които предоставят инструментите и контекста, необходими на клиентите.
- Инструменти: Разработчиците създават MCP-съвместими инструменти, които използват отворения протокол за изпълнение на функции като API повиквания или достъп до външни бази данни, което позволява на LLM да изпълнява конкретни задачи.
- Заявки на потребителите: Потребителите могат да подават конкретни заявки, като например ‘Каква е цената на най-новата маратонка Nike?’
- Заявка на AI системата: Ако AI системата или LLM е свързан към инструмент с достъп до поддържана от Nike база данни за ценообразуване на инвентара, той може да поиска цената на най-новата обувка.
- Изход с данни на живо: Свързаната база данни предоставя на LLM данни на живо, извлечени директно от базата данни на Nike, осигуряваща актуална информация.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Архитектура | Система за извличане | Клиент-сървър връзка |
| Как се осъществява достъп до данните | Извличане чрез векторна база данни | Свързване с персонализирани инструменти, създадени от страни |
| Изходни възможности | Подходяща информация, извлечена от базата данни. | Персонализирани изходи и функции, включително възможности за агенти, въз основа на инструменти. |
| Актуализация на данните | Зависи от това кога съдържанието е индексирано за последен път. | Актуално от източника на данни на живо. |
| Изисквания към данните | Трябва да бъдат векторно кодирани и индексирани. | Трябва да бъде MCP съвместим. |
| Точност на информацията | Намалени халюцинации чрез извлечени документи. | Намалени халюцинации чрез достъп до данни на живо от източник. |
| Използване на инструменти и автоматизирани действия | Не е възможно. | Може да се интегрира с всеки поток от инструменти, предоставен на сървъра, и да изпълни всяко предоставено действие. |
| Мащабируемост | Зависи от индексирането и ограниченията на прозореца. | Може да се мащабира лесно в зависимост от MCP-съвместимите инструменти. |
| Съгласуваност на марката | Несъгласувана, тъй като данните се извличат от различни източници. | Последователна и силна, тъй като одобрени от марката данни могат да бъдат извлечени директно от източника. |
Последици за търговците и издателите
Докато Anthropic пионерства концепцията за MCP през ноември, множество компании, включително Google, OpenAI и Microsoft, планират да интегрират концепцията MCP на Anthropic в своите AI системи. Следователно търговците трябва да приоритизират подобряването на видимостта на съдържанието чрез MCP инструменти и да обмислят следните стратегии:
Сътрудничество с разработчици за интеграция
Партнирайте си с разработчици, за да проучите стратегии за предоставяне на висококачествено съдържание на потребителите, като същевременно осигурявате смислен контекст на LLM чрез MCP-съвместими инструменти. Анализирайте как да използвате възможностите на агентите, изпълнени чрез рамката MCP.
Внедряване на структурирани данни
Структурираните даннии схемата ще останат основни референтни точки за LLM. Използвайте ги, за да подсилите машинната четимост за съдържание, доставено чрез персонализирани инструменти. Този подход също така подобрява видимостта в рамките на генерираните от AI търсения, осигурявайки точно разбиране и показване на съдържание.
Поддържане на актуална и точна информация
Тъй като LLM се свързват директно с източници на данни, проверете дали цялото съдържание предоставя подходящи, актуални и точни данни, за да насърчите надеждността и да подобрите потребителското изживяване. За бизнесите за електронна търговия това включва проверка на цените, спецификациите на продукта, информацията за доставка и други важни подробности, особено тъй като тези данни могат да бъдат представени директно в AI отговорите за търсене.
Подчертаване на гласа и последователността на марката
Забележително предимство на персонализирането на инструменти за MCP се крие във възможността да се установи силен и последователен глас на марката за LLM. Вместо да разчитат на фрагментирана информация от различни източници, MCP-съвместимите инструменти позволяват поддържането на последователен глас на марката чрез доставяне на авторитетно съдържание директно на LLM.
Интегриране на MCP инструменти във вашата маркетингова стратегия
Тъй като AI системите се адаптират към MCP, далновидните търговци трябва да включат тази нововъзникваща рамка в своите стратегии и да насърчават междуфункционалното сътрудничество за разработване на инструменти, които доставят висококачествено съдържание на LLM и ефективно ангажират потребителите. Тези инструменти не само улесняват автоматизацията, но и играят решаваща роля в оформянето на присъствието на марката в среда на търсене, управлявана от AI.
По същество протоколът за контекст на модела не е просто постепенно подобрение, а фундаментална промяна в начина, по който AI взаимодейства и разпространява информация. Като разбират и използват MCP, търговците могат да гарантират, че тяхното съдържание остава подходящо, точно и лесно за откриване в бързо развиващия се пейзаж на търсенето, управлявано от AI. Акцентът върху структурираните данни, актуалната информация и последователността на марката ще бъде от първостепенно значение в тази нова ера, изискваща проактивен и адаптивен подход към стратегията за съдържание и интеграцията на AI. С по-широкото приемане на MCP конкурентното предимство ще бъде с тези, които прегърнат неговите възможности и ги интегрират безпроблемно в своите маркетингови операции.