更智能的人工智能秘诀：探索模型上下文协议 (MCP)
- Rifx.Online
- Generative AI , Technology , Ethics
- 26 Dec, 2024
生成式 AI 模型变得越来越复杂，但在交互中管理上下文的挑战仍然至关重要。模型上下文协议 (MCP) 是一种在与生成式 AI 系统（如 ChatGPT）交互时有效维护和利用上下文的结构化方法。它影响着 AI 系统的技术性能和整体用户体验。
什么是模型上下文协议？
模型上下文协议（MCP）是一套指导方针或机制，允许人工智能系统在会话或对话中记住和管理上下文。它在聊天机器人、个性化助手和复杂的多轮对话等应用中尤为重要，因为在这些场景中，连续性和连贯性至关重要。
MCP的关键组成部分
- 内存管理： 一种结构化的方法，用于存储和回忆用户偏好或之前的交互。
- 上下文令牌： 像
to=bio或标签这样的元素，能够实现选择性上下文存储。 - 范围定义： 定义应该记住的内容（短期、基于会话或长期记忆）。
- 更新机制： 在交互过程中动态更新或修改存储的信息。
以下是使用基于字典的内存系统在Python中实现MCP的简化示例：
class ModelContextProtocol:
def __init__(self):
self.context = {} # Memory storage
def update_context(self, key, value):
"""Update or add information to the context."""
self.context[key] = value
return f"Context updated: {key} = {value}"
def retrieve_context(self, key):
"""Retrieve stored context."""
return self.context.get(key, "No context found.")
def clear_context(self):
"""Clear all stored context."""
self.context.clear()
return "Context cleared."
def __str__(self):
"""Display the current context."""
return str(self.context)
## Example usage
mcp = ModelContextProtocol()
print(mcp.update_context('user_name', 'Alice')) # Store user name
print(mcp.retrieve_context('user_name')) # Retrieve user name
print(mcp.update_context('project', 'Generative AI Blog'))
print(mcp) # Display current context
print(mcp.clear_context()) # Clear context
print(mcp) # Display cleared context
设计模型上下文协议 (MCP) 指南
1. 上下文生命周期管理
一个设计良好的MCP必须定义上下文应该持续多长时间和何时应过期。存储上下文的生命周期对于保持相关性和避免内存膨胀至关重要。
指导原则：
- 会话上下文： 用于短暂的交互。例如，记住在单个会话中的最近问题或任务。
- 示例：购物机器人在结账之前存储产品搜索查询。
- 短期上下文： 保留稍长时间（例如，24小时到一周）用于提醒或持续讨论等任务。
- 示例：用户对一周活动的偏好。
- 长期上下文： 无限期存储用户数据，但允许定期验证以确保相关性。
- 示例：个人助手记住生日或最喜欢的餐厅。
注意事项：
- 避免保留无关或过时的信息。
- 使用时间戳跟踪上下文创建或更新的时间，并安排自动清除过期数据。
2. 上下文范围和细分
设计上下文存储，以确保不同类型的上下文不会相互干扰。范围定义了特定上下文适用的边界。
指导原则：
- 全局上下文： 在会话或服务之间共享（例如，用户身份、订阅级别）。
- 会话特定上下文： 绑定到单个交互实例（例如，聊天机器人跟踪查询）。
- 领域特定上下文： 限于特定功能领域。
- 示例：对于旅行助手，“目的地”上下文可能仅适用于旅行规划工作流程。
注意事项：
- 上下文冲突：如果不相关的领域共享相同的键名（例如，在不同上下文中都有“项目”和“计划”），请确保适当的范围或命名空间。
- 覆盖问题：通过实施保护措施，防止意外覆盖关键信息。
3. 安全与隐私
MCP 涉及管理潜在的敏感用户信息，因此确保安全性和合规性至关重要。
指南：
- 加密： 对存储在上下文内存中的所有敏感数据进行加密（例如，用户 ID、地址）。
- 访问控制： 限制对上下文数据的访问，仅限授权组件。
- 审计： 维护上下文存储、更新或检索的时间和方式的日志。
- 合规性： 遵循当地和国际数据隐私法规（例如，GDPR、CCPA）。
注意事项：
- 确保用户拥有透明度和控制权。提供如下选项：
- “忘记我”按钮：用于删除用户的所有存储上下文。
- “查看存储数据”功能：允许用户查看系统记住的内容。
4. 上下文大小管理
存储的上下文大小会影响性能和成本。存储不必要或冗余的数据可能会降低效率。
指南：
- 优先考虑关键数据： 关注对用户体验或工作流程至关重要的信息。
- 压缩技术： 使用高效的数据格式以最小化存储需求。
- 动态修剪： 自动修剪长对话或用摘要替换详细日志。
注意事项：
- 大型上下文负载可能会增加API延迟或内存成本。
- 避免冗余，确保相似的更新替换现有值，而不是不必要地附加。
5. 上下文更新与验证
过时或不正确的上下文会降低系统性能和用户信任。MCP 必须具备更新和验证的机制。
指导原则：
- 自动更新： 根据用户交互动态保持上下文更新。示例：如果用户更改了地址，则在所有相关上下文中全局更新。
- 验证规则： 检查上下文的一致性。例如：如果用户的电子邮件无效（例如，缺少“@”符号），则提示重新输入。
- 冲突解决： 定义解决冲突更新的规则（例如，“最新更新优先”）。
注意事项：
- 避免过时或冲突的数据。实施基于时间戳的版本控制。
- 定期清除或重新验证长期上下文。
6. 用户中心设计
用户必须感到自己可以控制系统记住什么以及如何使用这些信息。
指南：
- 透明性： 清楚地告知用户正在存储什么数据以及原因。
- 用户控制： 提供选项以：删除存储的上下文。暂时暂停或禁用记忆。手动修改存储的偏好设置。
- 反馈循环： 询问用户存储的上下文是否仍然适用（例如，“这仍然是您首选的地址吗？”）。
注意事项：
- 如果回忆起过多无关数据，用户可能会感到沮丧。
- 通过明确和可选的上下文使用来建立信任。
7. 性能优化
高效的上下文检索和存储对于保持快速响应时间至关重要。
指导原则：
- 索引： 使用索引数据库或内存系统以实现快速检索。
- 缓存： 缓存频繁访问的上下文以便更快地访问。
- 批量操作： 避免频繁的小更新；在可行的情况下进行批量更新。
- 可扩展性： 设计MCP以处理数据和用户的增长。
注意事项：
- 确保上下文管理系统能够随着用户需求的变化而扩展。
- 针对高峰时期的高内存使用等边缘情况进行优化。
实用案例
- 客户支持聊天机器人：
- MCP可以存储用户的详细信息，如姓名、问题历史和偏好。
- 确保在将对话转交给其他代理或稍后恢复时的连续性。
2. 个性化助手：
- 记住用户偏好、日历事件和日常事务。
- 例如，“每周一提醒我查看我的项目进展。”
3. 教育平台：
- 跟踪用户进度，并根据存储的上下文调整学习材料。
4. 长期故事生成：
- 在创意写作应用中保持叙事一致性。
使用MCP的优点
- 增强用户体验：
- 用户无需重复自己，从而实现更自然和更具吸引力的互动。
2. 个性化：
- 根据个人偏好或过去的互动调整响应。
3. 效率：
- 通过将上下文预加载到未来的会话中节省时间。
4. 灵活性：
- 可以根据短期或长期的记忆需求进行定制。
使用MCP的缺点
- 隐私问题：
- 存储用户数据需要严格遵守GDPR等隐私法律。
- 上下文数据的管理不当可能导致数据泄露。
2. 资源密集型：
- 维护和查询内存可能会增加计算成本，特别是在大规模部署中。
3. 复杂性：
- 实施一个强健的MCP系统可能具有挑战性，需要仔细设计以避免上下文污染或冗余。
4. 错误传播：
- 如果存储了不正确的上下文，可能会导致未来交互中的级联错误。
实施MCP的最佳实践
- 定义清晰的上下文边界：
- 决定需要记住什么以及记住多长时间（例如，会话、用户生命周期）。
2. 确保透明性：
- 通知用户正在记住什么，并提供修改或删除上下文的选项。
3. 实施上下文验证：
- 定期验证存储的上下文，以避免过时或不正确的数据。
4. 采用隐私优先设计：
- 对敏感数据使用加密和安全存储，并遵守相关法规。
结论
模型上下文协议是增强生成式AI系统功能的强大工具，通过提供连续性和个性化。然而，它也带来了需要谨慎管理的挑战。通过有效实施MCP，开发者可以创建更直观、更具人性化、对用户更有价值的AI系统。
