目录先定总纲五个技术的核心分工一句话记住一、RAG检索增强生成大模型的“知识库”1. 核心问题大模型的“天生短板”2. RAG 是什么3. RAG 核心流程极简版4. 关键价值二、MCP模型上下文协议工具调用的“规范手册”1. 核心问题大模型调用工具“无章可循”2. MCP 是什么3. 核心作用三、Skills技能单元大模型的“专业工具箱”1. 核心问题复杂任务无法“一步完成”2. Skills 是什么3. 常见 Skills 示例4. 关键特点四、LangChain大模型应用开发框架整个系统的“总指挥”1. 核心问题开发大模型应用“效率太低”2. LangChain 是什么3. LangChain 核心组件重点记这4个4. 关键价值五、LangGraph基于图的工作流引擎复杂流程的“规划师”1. 核心问题复杂任务“流程不可控”2. LangGraph 是什么3. 核心特性六、五大技术的协作流程从用户提问到输出结果七、面试/实战高频总结背会直接用最后核心结论在大模型应用开发中RAG、MCP、Skills、LangChain、LangGraph 是高频出现的“黄金组合”——它们不是孤立的技术而是相互配合、各司其职共同解决大模型“不会查新、不会用工具、不会处理复杂流程”的核心痛点。很多人容易混淆它们的定位今天用一篇文章从“是什么、做什么、怎么配合”三个维度把这五个技术讲透无论你是面试备考还是入门开发都能一看就懂、一用就会。先定总纲五个技术的核心分工一句话记住简单来说这五个技术的协作逻辑就像“一个智能团队”的分工LangChain团队的“总指挥”搭建整个团队的基础框架协调所有成员RAG团队的“知识库管理员”负责找外部资料避免团队“瞎编乱造”Skills团队的“专业技能手”负责完成具体的专项任务比如查天气、写代码MCP团队的“工作规范手册”规定技能手如何配合、如何传递信息LangGraph团队的“流程规划师”制定复杂任务的执行步骤确保流程不混乱、可追溯。另Dify 的工作流逻辑其实就是 LangGraph 理念的一种可视化实现接下来逐个拆解每个技术拒绝晦涩只讲“实用核心”。一、RAG检索增强生成大模型的“知识库”1. 核心问题大模型的“天生短板”我们常用的大模型比如GPT、通义千问有两个致命问题一是“知识过期”训练数据有截止时间无法获取最新信息比如查2026年的黄金价格二是“容易幻觉”遇到不懂的问题会瞎编答案无法引用私有数据比如企业内部文档、行业专属资料。2. RAG 是什么RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成本质是“让大模型先查资料再回答问题”。它不是一个新模型而是一套“检索生成”的流程核心是给大模型“装一个可更新的外部知识库”。3. RAG 核心流程极简版准备资料把你需要的文档企业手册、行业报告、最新资讯上传处理资料将文档切分成小块转换成计算机能理解的“向量”存入“向量数据库”检索匹配用户提问时先去向量数据库里找和问题最相关的资料生成回答把检索到的资料和用户问题一起交给大模型让大模型结合资料回答避免瞎编。4. 关键价值解决大模型“知识过期、幻觉、无法访问私有数据”的问题让回答更准确、更有依据这也是企业级AI应用的核心需求比如企业客服、知识库问答。二、MCP模型上下文协议工具调用的“规范手册”1. 核心问题大模型调用工具“无章可循”大模型本身不会直接调用外部工具比如查天气的API、查数据库的工具而且不同工具的调用方式、参数格式、返回结果都不一样——如果没有统一规范大模型调用工具时会混乱、报错甚至无法获取正确结果。2. MCP 是什么MCPModel Context Protocol模型上下文协议本质是“给大模型和工具之间定一套统一的沟通规则”。它规定了大模型如何调用工具、工具返回什么格式的结果、遇到错误如何重试、多工具协作时如何传递信息。3. 核心作用统一格式让所有工具的调用参数、返回结果都标准化大模型不用适配不同工具的差异稳定可靠处理工具调用的超时、失败、重试逻辑避免因工具异常导致整个应用崩溃支持协作规范多工具之间的交互让大模型能有序调用多个工具完成复杂任务比如“查天气→生成出行建议→发送短信”。三、Skills技能单元大模型的“专业工具箱”1. 核心问题复杂任务无法“一步完成”用户的需求往往是复杂的比如“生成一份基于最新行业报告的数据分析报告”这个任务需要“检索报告→提取数据→分析数据→生成报告”多个步骤大模型无法一步完成需要拆分成分散的“小任务”。2. Skills 是什么Skills技能本质是“可复用、可插拔的小任务单元”每个Skill对应一个具体的专项能力是大模型完成复杂任务的“最小执行单元”。3. 常见 Skills 示例基础技能查天气、查股票、翻译文本、生成代码业务技能文档摘要、数据统计、报表生成、客户信息查询自定义技能结合企业业务的专属能力比如电商订单查询、物流跟踪。4. 关键特点每个Skill都是独立的可单独开发、测试、更新也能被大模型动态选择、组合——比如完成“出行规划”大模型可以组合“查天气Skill查交通Skill生成行程Skill”。四、LangChain大模型应用开发框架整个系统的“总指挥”1. 核心问题开发大模型应用“效率太低”如果从零开发一个能检索知识、调用工具、处理复杂任务的大模型应用需要写大量代码适配不同大模型的调用、封装检索逻辑、处理工具调用、管理对话上下文……不仅繁琐而且容易出错。2. LangChain 是什么LangChain 是一个“大模型应用开发框架”相当于给开发者提供了一套“现成的组件库”不用从零造轮子只需像搭积木一样将所需的组件组合起来就能快速搭建出复杂的大模型应用。3. LangChain 核心组件重点记这4个LLM 集成统一封装不同大模型OpenAI、通义千问、文心一言的调用接口切换模型只需改一行代码Prompt 管理统一管理提示词模板避免重复编写提升大模型回答质量Memory 系统管理对话上下文让大模型能记住之前的对话内容比如连续聊天不脱节工具抽象提供统一的工具调用接口适配RAG、Skills、第三方API等简化集成流程。4. 关键价值降低大模型应用的开发门槛提升开发效率让开发者专注于业务逻辑而不是底层技术适配。五、LangGraph基于图的工作流引擎复杂流程的“规划师”1. 核心问题复杂任务“流程不可控”很多大模型应用的流程是线性的比如“提问→检索→回答”但实际业务中很多任务需要“分支、循环、多步骤协作”——比如“生成报告”可能需要“检索资料→提取数据→分析数据→校验结果→生成报告”如果校验失败还需要重新检索或分析线性流程无法满足需求。2. LangGraph 是什么LangGraph 是 LangChain 生态下的“工作流引擎”本质是“用有向图类似流程图来定义大模型应用的执行流程”。它允许开发者定义“节点”每个节点对应一个任务比如检索、技能调用和“边”节点之间的执行关系比如顺序执行、条件分支实现复杂流程的可视化、可调试、可扩展。3. 核心特性条件分支根据执行结果选择不同的流程比如“校验成功→生成报告”“校验失败→重新检索”循环执行支持重复执行某个节点比如多次检索直到找到合适的资料状态管理记录流程执行过程中的所有数据支持断点恢复比如流程中断后从断点继续执行多智能体协作支持多个大模型/技能协同工作比如一个智能体负责检索一个负责分析。六、五大技术的协作流程从用户提问到输出结果理解了每个技术的定位再看它们如何配合工作整个逻辑就通了——以“用户提问生成一份2026年国内黄金价格分析报告结合最新行业数据”为例完整流程如下用户输入请求LangChain 接收请求解析用户需求需要“检索最新黄金数据数据分析生成报告”LangChain 调用 RAG 模块检索向量数据库中2026年国内黄金价格的最新资料行业报告、市场数据LangChain 匹配 Skills 层的“数据分析Skill”和“报告生成Skill”通过 MCP 协议统一调用这两个技能LangGraph 按照预设的流程检索→数据分析→报告生成→结果校验编排整个执行过程先让 RAG 完成检索再让数据分析Skill处理数据接着让报告生成Skill生成报告最后校验结果是否符合要求如果校验通过LangChain 将最终报告返回给用户如果校验失败LangGraph 触发循环让 RAG 重新检索更精准的资料重复上述步骤整个过程中LangChain 负责协调所有模块MCP 保证技能调用的稳定性RAG 提供最新数据LangGraph 控制流程Skills 完成具体任务缺一不可。七、面试/实战高频总结背会直接用不用死记硬背复杂概念记住这5句话面试、开发都能应对RAG检索增强生成解决大模型幻觉、知识过期问题核心是“先检索、再生成”MCP模型上下文协议统一工具调用规范让大模型调用工具更稳定、可扩展Skills可复用的技能单元是大模型完成具体任务的“最小执行单元”LangChain大模型应用开发框架提供组件库简化开发流程协调所有模块LangGraph基于图的工作流引擎定义复杂流程支持分支、循环让流程可控可调试。最后核心结论RAG、MCP、Skills、LangChain、LangGraph 不是相互替代的关系而是“互补协作”的关系。LangChain 是基础框架LangGraph 是流程编排工具RAG 是知识增强手段MCP 是工具调用规范Skills 是业务能力载体——五者结合才能搭建出“能查资料、能调用工具、能处理复杂任务、不瞎编”的企业级大模型应用。无论是面试时被问到还是实际开发中用到只要记住“分工协作”的核心逻辑就能轻松应对所有相关问题。