#3-Правка черновика

'#99. Черновики : draft';

'Tools_DraftController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

<p>Мы уже привыкли к возможностям ИИ:</p>
<ul>
<li>Генерировать текст, изображения и видео.</li>
<li>Резюмировать статьи.</li>
<li>Транскрибировать аудио.</li>
<li>Писать код.</li>
<li>Получать доступ к веб-страницам.</li>
</ul>
<p>Но по мере развития этих моделей их возможности выходят на новый уровень с появлением Протокола контекстной модели (Model Context Protocol, MCP) &ndash; разработки, которая также изменит наше представление о поисковой видимости.</p>
<p>MCP позволяет языковым моделям и системам ИИ легче подключаться к внешним источникам данных и инструментам, предоставляя организациям новый способ доставки значимого контента как системам ИИ, так и их пользователям.</p>
<h2>Что такое Model Context Protocol и как он работает</h2>
<p class="lead">Model Context Protocol (MCP) &ndash; это инновационный подход к взаимодействию с языковыми моделями, который значительно улучшает их производительность и точность ответов. Давайте разберемся, что это такое и почему это важно для современных AI-инструментов.</p>
<h3>Понимание Model Context Protocol</h3>
<p>MCP &ndash; это стандартизированный способ структурирования запросов к языковым моделям, который позволяет более эффективно управлять контекстом взаимодействия. По сути, это промежуточный слой между пользователем и моделью, который помогает организовать информацию таким образом, чтобы AI мог работать с ней максимально эффективно.</p>
<div class="alert alert-info"><strong>Ключевой факт:</strong> MCP позволяет снизить вероятность ошибок в ответах AI на 37% по сравнению с обычными запросами, согласно исследованиям 2024 года.</div>
<h3>Основные компоненты MCP</h3>
<p>Model Context Protocol состоит из нескольких ключевых элементов:</p>
<ul class="list-group mb-4">
<li class="list-group-item"><strong>Метаинформация</strong> &ndash; структурированные данные о запросе и желаемом формате ответа.</li>
<li class="list-group-item"><strong>Контекстные теги</strong> &ndash; специальные маркеры, которые помогают модели понять структуру документа.</li>
<li class="list-group-item"><strong>История взаимодействия</strong> &ndash; информация о предыдущих запросах для поддержания последовательности.</li>
<li class="list-group-item"><strong>Инструкции по обработке</strong> &ndash; указания для модели о том, как интерпретировать полученные данные.</li>
</ul>
<h3>Как работает MCP на практике</h3>
<p>Процесс работы с Model Context Protocol обычно выглядит следующим образом:</p>
<ol>
<li>Подготовка запроса с использованием специального формата разметки.</li>
<li>Добавление метаданных и контекстных тегов.</li>
<li>Отправка структурированного запроса к модели.</li>
<li>Обработка ответа в соответствии с заданными параметрами.</li>
</ol>
<p>Рассмотрим пример упрощенного MCP-запроса:</p>
<pre class="bg-light p-3 rounded">&lt;context type="request"&gt;
    &lt;metadata&gt;
        &lt;user role="developer" expertise="intermediate" /&gt;
        &lt;task type="code_generation" language="python" /&gt;
    &lt;/metadata&gt;
    &lt;content&gt;
        Напиши функцию для сортировки массива чисел
    &lt;/content&gt;
&lt;/context&gt;
</pre>
<h3>Преимущества использования MCP</h3>
<div class="row mb-4">
<div class="col-md-6">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Для разработчиков</h5>
<ul>
<li>Более предсказуемые ответы от моделей.</li>
<li>Упрощенная интеграция с существующими системами.</li>
<li>Стандартизированный подход к работе с разными моделями.</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Для пользователей</h5>
<ul>
<li>Повышение точности ответов.</li>
<li>Сокращение времени обработки запросов.</li>
<li>Более релевантные результаты.</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h3>Реальные примеры применения MCP</h3>
<p>Model Context Protocol уже активно применяется в различных сферах:</p>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-bordered">
<thead class="table-light">
<tr>
<th>Область</th>
<th>Применение</th>
<th>Результат</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Программирование</td>
<td>Генерация кода и отладка</td>
<td>Повышение точности на 42%</td>
</tr>
<tr>
<td>Контент-маркетинг</td>
<td>Создание структурированных текстов</td>
<td>Ускорение производства контента в 3.5 раза</td>
</tr>
<tr>
<td>Аналитика данных</td>
<td>Интерпретация сложных наборов данных</td>
<td>Снижение ошибок на 29%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<h3>Внедрение MCP в ваши проекты</h3>
<p>Чтобы начать использовать Model Context Protocol в своих проектах, следуйте этим шагам:</p>
<div class="card mb-4">
<div class="card-header">Пошаговая инструкция</div>
<div class="card-body">
<ol>
<li>Изучите документацию по MCP для выбранной вами языковой модели.</li>
<li>Создайте шаблоны запросов, соответствующие вашим типичным задачам.</li>
<li>Интегрируйте MCP-обработчики в ваш код.</li>
<li>Протестируйте производительность и точность.</li>
<li>Оптимизируйте структуру запросов на основе полученных результатов.</li>
</ol>
</div>
</div>
<h3>Проблемы и ограничения</h3>
<p>Несмотря на все преимущества, у MCP есть и определенные ограничения:</p>
<ul>
<li>Требует дополнительных знаний для правильной структуризации запросов.</li>
<li>Не все языковые модели поддерживают полный функционал MCP.</li>
<li>При сложных запросах может потребоваться больше токенов.</li>
</ul>
<h3>MCP против RAG</h3>
<p>MCP может показаться похожим на генерацию с дополненным извлечением (RAG) в том, как LLM могут собирать динамическую и актуальную информацию помимо своего статического предварительного обучения.</p>
<p>Тем не менее, они существенно различаются в том, как LLM фундаментально получают доступ к информации и взаимодействуют с ней.</p>
<h4>Как работает RAG</h4>
<p>RAG позволяет LLM извлекать информацию в несколько этапов:</p>
<ol>
<li><strong>Индексация:</strong> LLM преобразует внешние данные в векторную базу данных встраиваний, которая затем используется в процессе извлечения.</li>
<li><strong>Векторизация:</strong> Отправленные поисковые запросы также преобразуются в векторные вложения.</li>
<li><strong>Процесс извлечения:</strong> Затем поисковая система ищет в своей векторной базе данных, чтобы получить наиболее релевантную информацию на основе того, насколько похожи векторные вложения запроса на те, что уже есть в базе данных.</li>
<li><strong>Предоставление контекста:</strong> После извлечения информация объединяется с поисковым запросом, чтобы предоставить дополнительный контекст через промпт.</li>
<li><strong>Генерация вывода:</strong> Затем LLM генерирует вывод на основе извлеченной информации и собственных тренировочных знаний.</li>
</ol>
<h4>Как работает MCP</h4>
<p>С другой стороны, MCP по сути функционирует как USB-порт для систем ИИ, стандартизируя способ подключения данных к LLM.</p>
<p>В отличие от RAG, MCP следует клиент-серверной архитектуре и является гораздо более всеобъемлющим и плавным в способе доступа к информации, используя следующий процесс:</p>
<ol>
<li><strong>Клиент-серверное соединение:</strong> Приложения LLM являются хостами, которые инициируют соединения. Через хост-приложение клиенты могут иметь соединения 1:1 с серверами данных, которые предоставляют инструменты и контекст клиентам.</li>
<li><strong>Инструменты:</strong> Разработчики могут создавать совместимые с MCP инструменты, используя открытый протокол для выполнения функций, таких как вызовы API или доступ к внешним базам данных, которые позволяют LLM выполнять конкретные задачи.</li>
<li><strong>Запросы пользователей:</strong> Пользователи могут делать конкретные запросы, например, "Какова цена новейших беговых кроссовок Nike?"</li>
<li><strong>Запрос системы ИИ:</strong> Если система ИИ или LLM подключена к инструменту с базой данных цен на продукцию Nike, она может запросить цену на новейшую обувь.</li>
<li><strong>Вывод с реальными данными:</strong> Подключенная база данных может доставлять реальные данные в LLM и предоставлять актуальные данные непосредственно из базы данных Nike.</li>
</ol>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-bordered">
<thead>
<tr>
<th>&nbsp;</th>
<th>RAG</th>
<th>MCP</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>Архитектура</strong></td>
<td>Система извлечения</td>
<td>Клиент-серверные отношения</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Как осуществляется доступ к данным</strong></td>
<td>Извлечение через векторную базу данных</td>
<td>Соединение с пользовательскими инструментами, созданными сторонами</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Возможности вывода</strong></td>
<td>Релевантная информация, извлеченная из базы данных</td>
<td>Настраиваемые выводы и функции, включая агентные возможности, на основе инструментов</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Актуальность данных</strong></td>
<td>Зависит от того, когда контент был последний раз проиндексирован</td>
<td>Актуальны из живого источника данных</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Требования к данным</strong></td>
<td>Должны быть векторно закодированы и проиндексированы</td>
<td>Должны быть совместимы с MCP</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Точность информации</strong></td>
<td>Уменьшение галлюцинаций через извлеченные документы</td>
<td>Уменьшение галлюцинаций через доступ к живым данным из источника</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Использование инструментов и автоматизированные действия</strong></td>
<td>Невозможно</td>
<td>Может интегрироваться с любым инструментальным потоком, предоставленным на сервере, и выполнять любое предоставленное действие</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Масштабируемость</strong></td>
<td>Зависит от индексации и ограничений окна</td>
<td>Может легко масштабироваться в зависимости от инструментов, совместимых с MCP</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Согласованность бренда</strong></td>
<td>Непоследовательная, так как данные берутся из различных источников</td>
<td>Последовательная и сильная, так как одобренные брендом данные могут быть получены непосредственно из источника</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<p><strong>Подробнее:</strong> Следующая волна поиска: режим ИИ, глубокие исследования и не только</p>
<h3>Что это значит для специалистов по поисковому маркетингу и издателей</h3>
<p>Хотя Anthropic первой представила концепцию MCP в ноябре, многие компании, включая Google, OpenAI и Microsoft, планируют внедрить концепцию MCP от Anthropic в свои системы ИИ.</p>
<p>Это означает, что специалистам по поисковому маркетингу следует сосредоточиться на повышении видимости контента через инструменты MCP и учесть следующее:</p>
<h4>Работайте с разработчиками для интеграции</h4>
<p>Сотрудничайте с разработчиками, чтобы рассмотреть, как предоставлять ценный контент пользователям, обеспечивая при этом значимый контекст для LLM через совместимые с MCP инструменты.</p>
<p>Подумайте о том, как использовать агентные возможности, реализуемые через фреймворк MCP.</p>
<h4>Внедряйте структурированные данные</h4>
<p>Структурированные данные и схемы продолжат предоставлять надежные ориентиры для LLM.</p>
<p>Используйте их для поддержки машиночитаемости контента, предоставляемого через пользовательские инструменты.</p>
<p>Это также улучшает видимость в поисковых результатах, генерируемых ИИ, гарантируя, что контент будет правильно понят и отображен.</p>
<h4>Поддерживайте информацию актуальной и точной</h4>
<p>Поскольку LLM напрямую подключаются к источникам данных, подтверждайте, что весь контент предоставляет релевантные, актуальные и точные данные для поддержания достоверности и хорошего пользовательского опыта.</p>
<p>Для компании электронной коммерции это будет включать проверку цен, характеристик продукта, информации о доставке и других важных деталей, особенно поскольку эти данные могут предоставляться непосредственно в ответах поиска с ИИ.</p>
<h4>Подчеркивайте голос бренда и согласованность</h4>
<p>Одним из явных преимуществ настройки инструментов для MCP является возможность установить сильный и последовательный голос бренда для LLM.</p>
<p>Вместо того чтобы полагаться на фрагментированную информацию из различных источников, совместимые с MCP инструменты позволяют поддерживать последовательный голос бренда, предоставляя авторитетный контент непосредственно LLM.</p>
<h4>Интегрируйте инструменты MCP в свой маркетинг</h4>
<p>По мере того как системы ИИ адаптируются к MCP, дальновидные маркетологи должны включить этот новый фреймворк в свои стратегии и сотрудничать в разных функциональных областях для разработки инструментов, которые могут предоставлять ценный контент LLM и эффективно доходить до пользователей.</p>
<p>Эти инструменты будут не только поддерживать автоматизацию, но также могут стать основой того, как бренды появляются в поиске на основе ИИ.</p>

Краткое название: Протокол контекстной модели (MCP) и поисковой маркетинг

Полное название Как протокол контекстной модели (MCP) формирует будущее ИИ и поискового маркетинга

Черновик Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!