基于RAG&MCP的企业级应用开发

大模型开发范式：

落地面临的难题

Prompt框架

RAG主要解决LLM幻觉问题

参考老年机充电器接口各不相同，难以统一的问题，提出MCP

MCP与Function Calling直接的区别：

MCP类似微服务的注册中心，将service托管起来

MCP简单分类

MCP Client是在集成在MCP主机上的

RAG技术选型

可以使用MinerU进行数据清洗

MinerU → 转化为markdown格式 & QA文档

删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，确保语义连贯

输出符合人类阅读顺序的文本，适用于单栏、多栏及复杂排版

保留原文档的结构，包括标题、段落、列表等

提取图像、图片描述、表格、表格标题及脚注

自动检测扫描版PDF和乱码PDF，并启用OCR功能

支持多种输出格式，如多模态与NLP的Markdown、按阅读顺序排序的JSON、含有丰富信息的中间格式等。支持多种可视化结果，包括layout可视化、span可视化等，便于高效确认输出效果与质检。支持纯CPU环境运行，并支持 GPU(CUDA)/NPU(CANN)/MPS 加速

OCR文档解析和视觉大模型文档解析区别：