“曲靖M”是由曲靖新媒体中心自主研发的手机应用app。“曲靖M”不仅为用户提供了一个获取曲靖本地新闻资讯的平台，还整合了生活服务、全媒体分享及互动社交等多方面内容。然而，随着信息量的增长，传统的关键词匹配方式已无法满足用户对高质量、个性化内容的需求。为了改善用户体验，“曲靖M”需要一种更智能的方法来处理用户的查询请求，尤其是针对曲靖本地政经方面的资讯。
这里将介绍如何利用模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）与大语言模型（LLMs）相结合，提升“曲靖M”APP中关于曲靖本地政经方面的资讯搜索体验，并通过一个具体的案例分析来展示其实现过程。
MCP与AI相结合的解决方案
通过引入MCP，可以实现以下目标：
- 数据提取：确定哪些数据需要被提取以供AI分析。对于曲靖本地政经资讯来说，这可能包括政府公告、经济报告、政策解读等内容。
- 建立MCP服务器：根据MCP标准开发一个服务器，该服务器负责与MySQL数据库通信，并根据请求提取相关数据。
- 集成到AI模型：一旦数据准备就绪，将其输入到预先训练好的大语言模型中进行深度分析。例如，可以使用这些数据来训练模型理解不同类型的查询意图，或是识别出最受欢迎的文章主题。
实际案例应用——曲靖市政府新经济政策的搜索体验改进
假设一位用户想要查找有关曲靖市政府最新发布的经济政策的相关信息。以往，当用户在“曲靖M”上输入类似“曲靖市政府新经济政策”的查询时，系统只能基于关键词返回一些基本的结果。现在，我们可以通过MCP和大语言模型的结合来改进这一过程。
“曲靖M”系统实现描述：
- 用户A希望了解最新的曲靖市政府经济政策。
- 在传统搜索模式下，系统会简单地匹配包含关键词“曲靖市政府”、“经济政策”的文章列表给用户A，但这些结果可能不够准确或不完全符合用户的实际需求。
- 使用MCP和大语言模型后，系统首先通过MCP服务器从MySQL数据库中动态提取所有相关的政策文件、会议纪要等原始资料。
- 接着，这些数据被送入大语言模型进行深度解析，模型不仅能理解文档的具体内容，还能根据上下文判断哪些部分最有可能是对用户有价值的。
- 最终，系统向用户A展示了经过筛选和排序的最佳答案，包括政策的核心要点、实施时间表以及可能的影响评估等详细信息。
实施步骤简述：
- 定义数据源：明确哪些数据需要从MySQL数据库中提取，如政策文件、会议纪要等。
- 配置MCP服务器：设置MCP服务器以连接到MySQL数据库，并确保能够安全有效地提取所需的数据。
- 集成AI模型：将提取的数据导入大语言模型，利用模型的强大处理能力生成更加智能的回答。
- 优化用户体验：通过UI/UX设计优化，使得最终呈现给用户的界面既美观又易于理解，同时保证了信息的准确性和时效性。
通过MCP与大语言模型的结合，“曲靖M”不仅能更好地理解和响应用户对本地政经资讯的搜索需求，也为未来探索更多的智能化服务奠定了基础。
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