构建AI不仅依赖于智能提示。freeCodeCamp.org的课程教授如何将模型与私有信息结合，利用RAG和MCP技术提升AI的能力与协调性。学习处理文档、存储向量，并构建MCP服务器以实现实际任务。

代理人工智能已从演示转向实际应用，如自主研究助手和合规副驾驶。确保代理的可靠性、安全性和成本意识至关重要。本文提供了构建和部署代理系统的实用蓝图，包括推理循环、RAG、保护措施和成本控制，以实现可靠的自主AI工作流。

企业结合小型语言模型（SLM）与检索增强生成（RAG）架构，能有效降低基础设施成本，提高响应准确性和可审计性。SLM专注于特定领域，适合企业平台的可持续运行，而RAG通过引用权威数据源增强输出可信度。模块化代理架构使每个代理独立负责特定功能，便于扩展、治理，确保合规性和操作控制。

AWS推出S3 Vectors，支持存储和查询向量数据，单个索引容量提升至20亿个向量，查询延迟低于100毫秒。目前已有超过25万个索引，处理超400亿个向量，服务覆盖14个区域，定价基于上传的向量逻辑GB和索引大小。

随着生成式人工智能技术的发展，企业级应用开发正在转型。微软推出的 Microsoft.Extensions.DataIngestion 和 Microsoft.Extensions.VectorData 库，标志着从实验性 AI 开发向标准化数据管道的转变。这些库通过统一文档表示和模块化设计，简化了数据处理，提高了开发效率，推动了 AI 应用的智能化与灵活性。

混合检索结合稀疏向量和密集向量，以提高检索准确性。稀疏向量基于词频，具有良好的可解释性，但缺乏语义理解；密集向量通过深度学习理解同义词，具备更强的泛化能力。查询构建利用大语言模型将自然语言转为结构化查询，支持多种数据类型。检索技术的进阶包括重排序、压缩和校正，以提升检索精度和答案质量。

向量嵌入技术将复杂数据转化为低维向量，提升检索质量。多模态嵌入实现跨模态对齐，打破数据类型壁垒。向量数据库高效管理和查询高维向量，支持AI应用。Milvus是开源的分布式向量数据库，适合大规模相似性搜索，通过优化索引提升检索精确性与效率。

当前主流的RAG文档加载器包括PyMuPDF、TextLoader和DirectoryLoader，适用于不同文档格式。文本分块是RAG流程的关键，分块策略包括固定大小、递归字符和语义分块，旨在提升信息检索的精度和处理效率。

随着人工智能的发展，RAG和MCP服务器在数据访问上存在不同的安全隐患。RAG服务器适合有明确查询模式的应用，而MCP服务器则支持灵活的数据分析，但面临数据泄露和提示注入攻击的风险，使用时需谨慎。

到2025年，RAG技术经历了深刻的反思与演进，旨在弥补大模型固定知识与动态外部知识之间的差距。选择RAG、长上下文或文本检索需考虑成本、效果与可控性。未来，RAG将成为AI应用的核心数据基础设施，提供可追溯的答案，确保可信性与可控性。