최근 몇 년 동안 생성 AI의 비약적인 발전으로 인해 전 세계 기업들은 인공지능을 최우선 과제로 삼고 있습니다. 그 결과 대규모 언어 모델(LLM)은 가상 서비스 에이전트부터 온라인 검색 엔진, 사기 탐지에 이르기까지 모든 것을 구동하는 기반이 되었습니다.
엔터테인먼트 미디어 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)은 풍부한 검색 및 콘텐츠 발견 경험을 제공하는 데 있어 핵심적인 역할을 할 것이지만, LLM만으로는 이를 달성할 수 없습니다. LLM은 예측 엔진이기 때문에, 제공된 결과의 사실 여부를 확인하기 위한 보완 기술이 필요합니다. 이러한 기술들은 정확도를 높이고, 문맥적 관련성을 제공하며, 결과를 풍부하게 하고, LLM 의 출력 결과를 실제 세계의 지식과 일치시킵니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 모델 컨텍스트 엔진( LLM)의 출력이 신뢰할 수 있는 단일 정보 원천이 되도록 보장함으로써, 모델 컨텍스트 플랫폼( LLM )과 모델 컨텍스트 엔진( Gracenote)의 지식 기반 간에 동적인 연결을 가능하게 하는 데 이상적입니다. 이 백서에서는 MCP가 이러한 연결을 어떻게 지원하여 검색 및 탐색 경험이 풍부하고 개인화될 뿐만 아니라 정확하고 최신이며 완전하도록 보장하는지에 대해 자세히 설명합니다.
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