本文聚焦大模型集成的三大关键技术--RAG（检索增强生成）、联网搜索（Function Call）和MCP（模型上下文协议），解析其技术原理、架构差异与适用场景。并探讨如何通过大模型集成能力，提升企业在简历筛选、面试邀约等招聘场景的员工生产力。

在数字化转型进入深水区的今天，企业对人工智能的期待已从“辅助工具”升级为“重要生产力”。大模型（LLM）凭借其强大的语义分析、逻辑推理和多模态内容生成能力，正在被广大企业用于探索内部业务流程的提效和重构。同时，企业在发展过程中积累了大量的文档材料，并构建了如OA、HR、SCRM等一系列业务系统。

如何将企业已有的信息资产与大模型智能进行深度集成，从而帮助企业员工构建更加本土化、定制化的智能助手，值得数字化从业者不断思考。

一、RAG（检索增强生成）

RAG通过将企业本地的知识库与大模型结合，实现知识精准检索与内容生成可追溯出处。RAG的核心流程分为两阶段：

1、检索阶段：开发人员对企业本地知识文档（如PDF、Word等）进行预处理，知识文本以向量的形式存入数据库中。业务人员在检索问答等场景下发起问题，然后问题被向量化之后可通过检索技术匹配已有的知识文本片段。

2、生成阶段：检索结果与输入问题拼接并输入到大模型，最终大模型生成回答，并标注引用来源。

二、联网搜索（Function Call）

联网搜索是大模型在识别用户问题后，通过直接调用搜索引擎API（如Bing API等），实时获取互联网动态信息，模型再对搜索结果进行整合与生成。这种通过大模型解析自然语言然后调用API的功能被叫做Function Call，满足了大模型与外部工具协同工作的需求。联网搜索的核心流程分为三阶段：

1. 函数配置阶段：通过自然语言描述搜索引擎API的功能和调用所需参数。
2. 函数调用阶段：大模型接受用户问题，并检查是否有可用的搜索引擎API可以调用，若有则生成符合API调用格式的参数，由程序进行调用。
3. 大模型生成阶段：程序调用API的结果会输入到大模型，大模型结合用户问题和API返回结果两部分信息，生成问题回答。

三、MCP（模型上下文协议）

MCP是由Anthropic公司提出的开放协议，旨在建立大模型与外部工具、数据源的标准化交互方式。MCP官网将MCP比作大模型的USB-C接口，就像电脑可以灵活集成具备USB-C的各种外设，大模型也能灵活集成具备MCP的各种工具和数据源。

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MCP基于客户端和服务器架构，其相较于Function Call，实现了大模型与API等外部工具的隔离。在服务器端，外部工具需要按照标准MCP协议进行服务开发；在客户端，完成与服务器端的通信，且将工具调用的结果输入到大模型。MCP的核心流程分为四阶段：

1. MCP服务器搭建阶段：围绕业务需求，提供相关的API等外部工具，并按照MCP协议进行封装。
2. 用户问题解析阶段：大模型接受用户问题，并将请求信息传递给MCP客户端。
3. MCP通信阶段：MCP客户端查询可用的MCP服务器，并向选定的服务器发送请求，服务器执行操作后将结果返回给客户端，客户端将结果返回给大模型。
4. 大模型生成阶段：大模型结合用户问题和服务器返回结果两部分信息，生成问题回答。

这里对上述三种大模型集成能力进行简要对比。

四、大模型集成能力在企业招聘场景赋能的方案探讨

1、简历筛选

在大型企业招聘工作中，HR每天需要手动处理上百份简历，筛选耗时长。甚至部分候选人之前有过面试经历或者入职工作经历，这种情况下HR在筛选简历时若仅凭简历关键词等信息，不容易形成较好的岗位匹配判断。

这里可考虑引入基于RAG+MCP的智能简历筛选与岗位匹配功能，一方面输入候选人简历，通过RAG检索候选人简历与企业哪些岗位JD更加匹配，生成匹配度评分与理由；另一方面针对有应聘经历的候选人，MCP可自动对接HR系统获取候选人的历史面试、绩效等数据，动态调整匹配度评分；从而提升简历筛选效率，同时提供筛选理由，辅助面试官决策。

2、面试邀约

在招聘旺季，HR常常在面试时间协调上耗费过多经理。从面试管视角，自身的日程频繁被临时插入，存在关键工作会议与面试安排相互冲突。从候选人视角，无法尽快获得下一次面试时间，难以准备后续的面试安排。

通过联网搜索+MCP的组合技术，可尝试赋能面试邀约流程。具体来说，一方面通过联网搜索获取候选人在BOSS直聘、领英等标注的空闲时段，另一方面通过MCP接入企业微信、钉钉日历等企业内部员工工作台，获取面试官未来7天议程安排数据。针对紧急岗位可优先匹配候选人标注的空闲时段，对面试官的时间进行抢占式沟通，同时面向HR给予备选面试官的时间安排建议，从而提高面试邀约的协调效率，以及提升候选人面试体验。

随着大模型集成能力的进步，企业可以深度整合大模型智能问答、已有信息资产、外部互联网等多种信息来源。未来不仅是招聘场景，企业的很多业务工作中都将出现懂业务、会沟通、能操作工具的智能助手，帮助一线员工实现生产力的极大提升。