主要观点：将生成式人工智能（GenAI）视为一系列层，如大语言模型（LLM）、语义搜索、检索查询（RAG 源）、智能体等，各层能为解决方案增加不同价值。深入探讨 RAG 的不同层，包括向量 RAG、图 RAG 和智能体，以及它们如何结合创建更强大的 AI 系统，还介绍了模型上下文协议（MCP）及其在 GenAI 中的作用，最后讨论如何选择使用这些层。
关键信息：

• RAG 可增强 LLM 能力，向量 RAG 通过创建向量进行语义搜索，图 RAG 利用数据点间关系增强检索，智能体可执行任务和检索信息，MCP 用于管理 LLM 上下文资源。
• 不同层的组合需根据用例和数据复杂度来确定，如向量相似度搜索足够则无需图数据库或智能体系统，结果缺上下文或要求高准确性则图数据库更优等。
  重要细节：
• 向量数据库优化向量嵌入存储和搜索，图数据库擅长存储和查询复杂关系，智能体设计多样，MCP 有三主要组件且仍在发展。
• 提及多个相关博客文章以供进一步了解，如关于 RAG 基础、GraphRAG、Building Effective Agents、MCP 等内容的博客。