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Attention is All you Need
摘要
本视频作者佐夫Ziv分享了如何利用MCP（Model Context Protocol）为Godot引擎实现RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成），以解决AI对Godot引擎版本信息滞后的问题。通过网络爬虫抓取Godot官方文档，进行清洗和向量化处理，构建本地知识库，再利用MCP让AI在回答Godot相关问题时，先检索本地知识库，从而提供更准确、最新的信息。该方法不仅解决了AI代码过时的问题，也为IDE用户提供了一种便捷的RAG集成方案。
亮点
- 💡 解决AI知识滞后问题： 通过RAG技术，让AI在回答问题前先检索最新的Godot官方文档，避免了AI提供过时信息或错误代码的问题。 #RAG #Godot #AI
- 🛠️ MCP作为桥梁： 利用MCP作为中间层，使得AI可以调用本地的检索工具，从而获取增强的信息，解决了集成在编辑器里的聊天机器人无法直接使用RAG的问题。 #MCP #PromptEngineering #工具调用
- 🌐 文档处理与向量化： 通过网络爬虫抓取Godot官方文档，并使用curator进行清洗，然后利用embedding技术将文档向量化，构建本地知识库，实现语义搜索。 #Embedding #VectorStore #Langchain
- 🎨 可视化理解： 通过3D可视化网页，直观地展示了embedding后的文档在高维空间中的分布，帮助理解大模型是如何理解语言的。 #可视化 #3D #数据分析
- 🚀 实际应用与效果： 通过实际案例展示了RAG MCP在解决Godot开发中的痛点，例如TileMapLayer接口和嵌套viewports的问题，证明了该方案的有效性。 #独立游戏开发 #工作流 #提速