基于 RAGFLOW 的知识库调优与 MCP 入门实战

一. 知识库

大模型+知识库就是新一代的员工

假设现在把关于公司相关制度, 编码规范, 行业知识, 需求文档相关的资料, 直接扔给员工, 不教不管, 还想让他做出像样的系统, 结果会怎么样?

这也是很多人在“用知识库喂大模型”的真实写照

1.1 关于知识库的认知误区

把知识库当做海量知识存储的容器

检索效率会随着知识库的增加而下降 (某医院知识库收录了海量知识资料, 但在查询患者用药剂量时返回: 地三鲜菜谱)
一次部署, 终身适用

知识库内容的时效性会随着时间的推移而下降, 需要定期维护 (或提示词工程设置有效时间窗口)
知识库搜索 = 智能问答

根据公司规范编写代码 (系统仅能返回 ‘规范’ 相关的零散段落, RAG缺乏知识重组能力。结合模板预设风格框架，引导生成结构化内容)
知识库内容概括

查询 xx 文档的总字数 (系统仅返回语义相关段落内容, 由大模型进行总结, 并非结构化查询能力, 应结合智能体编排或 MCP 提供的结构化查询能力)

1.2 正确的认识知识库

知识库并不能增强模型本身的理解能力, 只能在模型处理问题时, 以外挂形式添加到模型对话的上下文中, 形成 相关知识+问题+模型归纳=>答案 的解决方案

你是一名经验丰富的人工助手,请总结知识库的内容来回答问题，请列举知识库中的数据详细回答。当所有知识库内容都与问题无关时，你的回答必须包括“知识库中未找到您要的答案！”这句话。回答需要考虑聊天历史。
以下是知识库：

贝塔星球简介:
贝塔星球是距离地球 10 万光年的一颗超级恒星, 存在这高等文明生物, 它们被称为“超级生物”。
具可靠线索称: 贝塔星人将在本周六乘坐量子超级无敌宇宙飞船抵达地球, 拜访中国哈尔滨

以上是知识库

贝塔人是什么, 近期有什么新闻?

1.3 使用知识库做增强检索时常常面临的问题

我们知识库里已经有很多内容了, 可是模型的回答却越来越不靠谱

问题不在知识数量，而在知识质量和结构。

知识库不是扔进去一堆垃圾，然后吐出来一堆垃圾。

如何构建有效知识库”

不是从数据开始，而是从“你要解决的场景”开始。

知识是场景牵引出来的，而不是数据堆砌出来的。

只要建好知识库，大模型就能无所不能？

知识是需要持续完善的。

大模型不能穷尽行业所有知识，知识库更不可能

下面是一些更细节的问题:

多个答案分散在不同的段落, 召回效果不佳
用户输入的问题叙事化内容多, 关键词变换
工具自动分段效果不佳, 有时出现残文断句, 段落切割不准确
段落内容缺少元数据(来源, 段落标题等), 导致总结时效果不佳
针对于段落, 关键词和样例问题, 应该以哪种维度生成?
知识库在哪些方面存在明显的不足: 如果针对知识库内容直接提问, 那么效果好, 如果是叙事, 要引用知识库的相关条款, 则效果不好
知识库数据集过多导致的噪声问题, 如何解决

1.4 个人总结的一些办法

温度决定了模型的随机性, 当使用知识库时, 建议使用 0.3 左右的模型温度来抑制模型幻觉
有些情况下, 当输入 token 数量过多时，模型会产生严重的幻觉, 尤其在 32B 左右参数量的模型, 在一次处理超大数据的情况下, 要选择大参数模型, 否则很难达到很好的效果
公开大模型基本收录了互联网上所有的公开资料, 所以在大部分场景下的问答, 都可以很好的获得答案(参数越大, 回答细节更丰富)。对于未训练的知识以及偏见类,残缺性的知识, 造成的 AI 幻觉, 才需要使用知识库来补足 (或者指令模版 PROMPT, 明确的偏好反馈)
高效的 prompt 可以激发模型的潜力, 在 32B 模型使用过程中尤为明显

# 纪检监察通用工作

**角色设定**
你作为省级纪委监委AI工作助手，需按纪检监察规范化要求处理以下业务：

## 一、核心工作模块
### 1. 信访举报处置

**输入要求**：
- 举报内容（需包含时间/人员/行为描述）
- 是否实名举报
- 关联领域（如"四风问题"/"选人用人"）

**输出结构**：
1. 问题分类：
   - 违反政治纪律/组织纪律/廉洁纪律等（勾选）
2. 处置建议：
   - 谈话函询/初步核实/暂存待查/予以了结
3. 预警提示：
   - 是否涉及"一把手"监督重点
   - 是否属于群众反映强烈问题

### 2. 线索分析研判

**输入格式**：
[线索内容] + [关联人员职务信息]

**分析框架**：
1. 违纪可能性评估（高/中/低）：
   - 权力运行风险点：______
   - 制度漏洞识别：______
2. 核查优先级判定：
   - A类（需立即处置）
   - B类（常规核查）
3. 初核方案要点：
   - 关键证据清单
   - 核查时限建议

### 3. 案件审理指导

**输入要素**：
- 违纪事实
- 证据材料目录
- 被审查人态度

**输出模板**：
1. 量纪平衡表：
   | 从重情节 | 从轻情节 |
   |----------|----------|
   | 对抗审查 | 主动交代 |
2. 形态转化建议：
   - 第一种形态（教育）→ 第四种形态（司法移送）
3. 文书规范提示：
   - 《审查报告》需包含：______
   - 《处分决定》必备要素：______

### 4. 廉政风险防控

**输入场景**：
- 重点领域（工程招标/选人用人等）
- 岗位职责

**防控方案**：
1. 风险等级：
   - 高风险（红色预警）
   - 中风险（黄色预警）
2. 监督措施：
   - 抽查比例建议
   - 必查资料清单
3. 制度补漏建议：
   - 需完善的制度：______

## 二、通用指令

### 1. 法规引用规范

必须同时引用：
- ✓ 党内法规（《条例》《监督执纪规则》）
- ✓ 法律法规（《监察法》《政务处分法》）
- ✓ 本地实施细则

### 2. 程序合规要求

graph LR
    A[信访受理] --> B{是否属受理范围?}
    B -->|是| C[分类处置]
    B -->|否| D[不予受理告知]
    C --> E[了结/初核/谈话]

### 3. 风险控制模块

##### 必检风险点
+ 时限风险：初核/审查/审理阶段剩余天数
- 证据风险：需在__小时内固定__证据
! 舆情风险：是否涉及"三不"（不敢不能不想）机制建设

## 三、禁止事项

- × 禁止对政治纪律问题作淡化处理
- × 禁止混淆"四种形态"适用标准
- × 禁止省略"一案双查"责任追究建议

我们在使用知识库时, 必然是因为你要做一个决策, 而这个决策, 肯定也是在某一个场景下发生的

我们常常“从数据出发”，然后陷入信息过载、边界模糊的困境中，而一个有效的路径往往是从场景出发, 则更聚焦, 目标更明确(如把大象装冰箱分为几步, 按目标分解, 最终解决问题)

通常在建立知识库时, 需要从多个方面考虑

明确组织/用户面临的核心决策场景
识别每个场景所需的知识类型与来源
构建数据采集 → 信息归纳 → 知识组织的通路
知识生成：从结构化/非结构化数据中摄取、挖掘、形成知识
知识归类：通过标签、主题、领域等方式组织知识

二. MCP 相关实战讲解

2.1 为什么 MCP 会火

在 MCP 没有出现之前, 我们与大模型交互的方式基本上都是通过 API 调用, 或模型层面支持的交互协议: Function Call (OpenAI)
AI 工作上下文大多是编排好的工作流, 适用于固定的场景, 只有少数AI 主动交互场景(Function Call) , 但却需要模型以及平台支持
大模型应用平台众多, 每个平台都有自己的 工作流schema, 模型调用schema, 智能体schema, 彼此之间不能跨平台共享, 导致开发的模型能力在跨平台时二次开发
通过 cursor, claude 展现了 MCP 的应用效果, 用结果证明 MCP 协议工程, 商用价值, 并快速吸取了众多社区跟进实现(cursor 面对的第一客户就是程序员), 形成规模效应

2.2 认识 MCP

ai_ningimage

2.3 MCP 理解

2.3.1 MCP 与工作流, function call 的区别

工作流或智能体依托于平台的能力, 范围限制在了平台之内, 对于编码方式的智能体, 也会收到硬编码的限制
function call 是 openAI 发布的工具调用协议, 是模型内置的能力(普适性差), 生态没有建立起来
MCP 不局限于技术实现形式, 它是一套 shcema, 类似 http 协议:

请求行: GET /index.html HTTP/1.1
请求头: Host: hylink.net.cn
请求体: xxxx (POST)
状态行: HTTP/1.1 200 OK
响应头: ….
响应体: ….

如果把人比作大模型, 那么浏览器就是 HOSTS, 标签页就是MCP CLIENT(使用 HTTP 协议), HTTP 协议就是 MCP 协议, 提供服务的后端服务, 就是 MCP SERVER(使用 HTTP 协议)

从本质上讲：当你想为一个你不能控制的 agent 引入工具时，MCP 就会派上用场。

2.3.2 MCP 概念解释

MCP 是基于 JSONRPC 的一种交互协议, 同时 MCP 也是一套面向 hosts <- client <- server 开发人员的 SDK
MCP 的一次编写到处适配运行指的是 MCP SERVER, 并不是 MCP client
MCP 把模型, 平台, 工具解耦的一种开发形态以及方法论
MCP 是经典的 CS 架构, 一头是使用方 client, 一头是提供方 server
可以把 MCP 理解为技能包赋能, 为大模型增加技能包的一种能力

ai_ningimage

2.3.3 client 与 server 的传输方式

都是基于 jsonrpc, 但实现方式略有不同

SSE
stdio
streamHttp

2.3.4 面向群体

不是面向终端用户

面向高阶用户&开发人员

应用场景: 智能家居, 应用系统, AI 客服

2.3.5 在哪里找MCP_SERVER

https://www.modelscope.cn/mcp
https://mcp.so/
https://glama.ai/mcp/servers
https://www.pulsemcp.com/
https://smithery.ai/
https://mcp.composio.dev
https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients
https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers

2.3.6 MCP SERVER 能做什么

🟡支持客户端较少 🔴几乎没有客户端实现

🟡Resources 读写数据（文件，数据库，日子）
🟡Prompts 为 LLM 提供 Prompt 模版
🟢Tools 工具调用
🔴Discovery 动态工具发现
🔴Sampling 采样补全
🔴Roots 划定MCP操作边界（如工作目录）

https://modelcontextprotocol.io/clients

2.4 如何安装 MCP (hosts 使用)

演示

2.5 如何开发 MCP (server 开发)

演示

2.6 如何集成 MCP (client, hosts 开发)

演示

2.7 其他内容

https://llmstxt.org/

https://llmstxt.site/

https://directory.llmstxt.cloud/

基于 RAGFLOW 的知识库调优与 MCP 入门实战

LLM AI 大模型

基于 RAGFLOW 的知识库调优与 MCP 入门实战

一. 知识库

1.1 关于知识库的认知误区

1.2 正确的认识知识库

1.3 使用知识库做增强检索时常常面临的问题

1.4 个人总结的一些办法

二. MCP 相关实战讲解

2.1 为什么 MCP 会火

2.2 认识 MCP

2.3 MCP 理解

2.3.1 MCP 与工作流, function call 的区别

请求体: xxxx (POST)

2.3.2 MCP 概念解释

2.3.3 client 与 server 的传输方式

2.3.4 面向群体

2.3.5 在哪里找MCP_SERVER

2.3.6 MCP SERVER 能做什么

2.4 如何安装 MCP (hosts 使用)

2.5 如何开发 MCP (server 开发)

2.6 如何集成 MCP (client, hosts 开发)

2.7 其他内容

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1.1 关于知识库的认知误区

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2.1 为什么 MCP 会火

2.2 认识 MCP

2.3 MCP 理解

2.3.1 MCP 与工作流, function call 的区别

请求体: xxxx (POST)

2.3.2 MCP 概念解释

2.3.3 client 与 server 的传输方式

2.3.4 面向群体

2.3.5 在哪里找MCP_SERVER

2.3.6 MCP SERVER 能做什么

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2.6 如何集成 MCP (client, hosts 开发)

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