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本文聚焦大模型集成的三大關(guān)鍵技術(shù)--RAG（檢索增強(qiáng)生成）、聯(lián)網(wǎng)搜索（Function Call）和MCP（模型上下文協(xié)議），解析其技術(shù)原理、架構(gòu)差異與適用場景。并探討如何通過大模型集成能力，提升企業(yè)在簡歷篩選、面試邀約等招聘場景的員工生產(chǎn)力。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)的今天，企業(yè)對人工智能的期待已從“輔助工具”升級為“重要生產(chǎn)力”。大模型（LLM）憑借其強(qiáng)大的語義分析、邏輯推理和多模態(tài)內(nèi)容生成能力，正在被廣大企業(yè)用于探索內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的提效和重構(gòu)。同時(shí)，企業(yè)在發(fā)展過程中積累了大量的文檔材料，并構(gòu)建了如OA、HR、SCRM等一系列業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

如何將企業(yè)已有的信息資產(chǎn)與大模型智能進(jìn)行深度集成，從而幫助企業(yè)員工構(gòu)建更加本土化、定制化的智能助手，值得數(shù)字化從業(yè)者不斷思考。

一、RAG（檢索增強(qiáng)生成）

RAG通過將企業(yè)本地的知識庫與大模型結(jié)合，實(shí)現(xiàn)知識精準(zhǔn)檢索與內(nèi)容生成可追溯出處。RAG的核心流程分為兩階段：

1、檢索階段：開發(fā)人員對企業(yè)本地知識文檔（如PDF、Word等）進(jìn)行預(yù)處理，知識文本以向量的形式存入數(shù)據(jù)庫中。業(yè)務(wù)人員在檢索問答等場景下發(fā)起問題，然后問題被向量化之后可通過檢索技術(shù)匹配已有的知識文本片段。

2、生成階段：檢索結(jié)果與輸入問題拼接并輸入到大模型，最終大模型生成回答，并標(biāo)注引用來源。

二、聯(lián)網(wǎng)搜索（Function Call）

聯(lián)網(wǎng)搜索是大模型在識別用戶問題后，通過直接調(diào)用搜索引擎API（如Bing API等），實(shí)時(shí)獲取互聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)信息，模型再對搜索結(jié)果進(jìn)行整合與生成。這種通過大模型解析自然語言然后調(diào)用API的功能被叫做Function Call，滿足了大模型與外部工具協(xié)同工作的需求。聯(lián)網(wǎng)搜索的核心流程分為三階段：

1. 函數(shù)配置階段：通過自然語言描述搜索引擎API的功能和調(diào)用所需參數(shù)。
2. 函數(shù)調(diào)用階段：大模型接受用戶問題，并檢查是否有可用的搜索引擎API可以調(diào)用，若有則生成符合API調(diào)用格式的參數(shù)，由程序進(jìn)行調(diào)用。
3. 大模型生成階段：程序調(diào)用API的結(jié)果會(huì)輸入到大模型，大模型結(jié)合用戶問題和API返回結(jié)果兩部分信息，生成問題回答。

三、MCP（模型上下文協(xié)議）

MCP是由Anthropic公司提出的開放協(xié)議，旨在建立大模型與外部工具、數(shù)據(jù)源的標(biāo)準(zhǔn)化交互方式。MCP官網(wǎng)將MCP比作大模型的USB-C接口，就像電腦可以靈活集成具備USB-C的各種外設(shè)，大模型也能靈活集成具備MCP的各種工具和數(shù)據(jù)源。

MCP基于客戶端和服務(wù)器架構(gòu)，其相較于Function Call，實(shí)現(xiàn)了大模型與API等外部工具的隔離。在服務(wù)器端，外部工具需要按照標(biāo)準(zhǔn)MCP協(xié)議進(jìn)行服務(wù)開發(fā)；在客戶端，完成與服務(wù)器端的通信，且將工具調(diào)用的結(jié)果輸入到大模型。MCP的核心流程分為四階段：

1. MCP服務(wù)器搭建階段：圍繞業(yè)務(wù)需求，提供相關(guān)的API等外部工具，并按照MCP協(xié)議進(jìn)行封裝。
2. 用戶問題解析階段：大模型接受用戶問題，并將請求信息傳遞給MCP客戶端。
3. MCP通信階段：MCP客戶端查詢可用的MCP服務(wù)器，并向選定的服務(wù)器發(fā)送請求，服務(wù)器執(zhí)行操作后將結(jié)果返回給客戶端，客戶端將結(jié)果返回給大模型。
4. 大模型生成階段：大模型結(jié)合用戶問題和服務(wù)器返回結(jié)果兩部分信息，生成問題回答。

這里對上述三種大模型集成能力進(jìn)行簡要對比。

四、大模型集成能力在企業(yè)招聘場景賦能的方案探討

1、簡歷篩選

在大型企業(yè)招聘工作中，HR每天需要手動(dòng)處理上百份簡歷，篩選耗時(shí)長。甚至部分候選人之前有過面試經(jīng)歷或者入職工作經(jīng)歷，這種情況下HR在篩選簡歷時(shí)若僅憑簡歷關(guān)鍵詞等信息，不容易形成較好的崗位匹配判斷。

這里可考慮引入基于RAG+MCP的智能簡歷篩選與崗位匹配功能，一方面輸入候選人簡歷，通過RAG檢索候選人簡歷與企業(yè)哪些崗位JD更加匹配，生成匹配度評分與理由；另一方面針對有應(yīng)聘經(jīng)歷的候選人，MCP可自動(dòng)對接HR系統(tǒng)獲取候選人的歷史面試、績效等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整匹配度評分；從而提升簡歷篩選效率，同時(shí)提供篩選理由，輔助面試官?zèng)Q策。

2、面試邀約

在招聘旺季，HR常常在面試時(shí)間協(xié)調(diào)上耗費(fèi)過多經(jīng)理。從面試管視角，自身的日程頻繁被臨時(shí)插入，存在關(guān)鍵工作會(huì)議與面試安排相互沖突。從候選人視角，無法盡快獲得下一次面試時(shí)間，難以準(zhǔn)備后續(xù)的面試安排。

通過聯(lián)網(wǎng)搜索+MCP的組合技術(shù)，可嘗試賦能面試邀約流程。具體來說，一方面通過聯(lián)網(wǎng)搜索獲取候選人在BOSS直聘、領(lǐng)英等標(biāo)注的空閑時(shí)段，另一方面通過MCP接入企業(yè)微信、釘釘日歷等企業(yè)內(nèi)部員工工作臺，獲取面試官未來7天議程安排數(shù)據(jù)。針對緊急崗位可優(yōu)先匹配候選人標(biāo)注的空閑時(shí)段，對面試官的時(shí)間進(jìn)行搶占式溝通，同時(shí)面向HR給予備選面試官的時(shí)間安排建議，從而提高面試邀約的協(xié)調(diào)效率，以及提升候選人面試體驗(yàn)。

隨著大模型集成能力的進(jìn)步，企業(yè)可以深度整合大模型智能問答、已有信息資產(chǎn)、外部互聯(lián)網(wǎng)等多種信息來源。未來不僅是招聘場景，企業(yè)的很多業(yè)務(wù)工作中都將出現(xiàn)懂業(yè)務(wù)、會(huì)溝通、能操作工具的智能助手，幫助一線員工實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的極大提升。