在 Amazon Bedrock 中结合 RAG 与 MCP 高效缓解提示词膨胀问题
本文详细介绍了在 Amazon Bedrock 中结合 RAG 与 MCP 来解决大语言模型工具选择中的提示词膨胀问题。文章阐述了 RAG-MCP 的架构设计、实现步骤和优化策略，包括工具数据获取、向量化存储和语义检索等核心环节。
大语言模型（LLM）在处理复杂任务时存在提示词膨胀问题。AWS Bedrock Knowledge Bases结合检索增强生成（RAG）和模型上下文协议（MCP），通过动态选择工具的向量数据库，减少提示词长度，提高推理效率和准确性。本文探讨RAG-MCP架构设计及实现步骤，为开发者提供实践参考。
