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MCP代理系统图检索评估方法全解析

4 days ago

近日,有文章探讨了如何评估基于MCP(Model Context Protocol)的智能体系统中的图检索能力。随着智能体技术的兴起,越来越多的AI系统通过接入外部工具来提升性能,而不仅仅是依赖基础的向量搜索。然而,尽管MCP服务器不断涌现,相关的评估研究却相对不足。 MCP是Anthropic推出的开放标准,类似于“AI应用的USB-C接口”,用于标准化AI系统与外部数据源的连接。通过构建一次性的MCP服务器,开发者可以将其共享给多个AI应用,提高效率。 文章指出,目前的评估数据集主要基于单步Cypher查询生成,即系统根据自然语言问题生成一个完整的查询语句。但现实中,智能体通常是通过多步骤推理来完成任务,比如多次调用工具、生成多个Cypher语句、分析中间结果并整合信息。因此,现有的数据集未能真实反映智能体的实际使用场景。 为了更准确地评估,文章提出应关注最终答案的准确性,而非中间查询的正确性。为此,作者使用LLM作为“评判者”,比较智能体输出与预期答案的语义质量。 此外,评估中还引入了现实中的噪声因素,如拼写错误、不完整的输入或口语化表达,以更贴近真实使用情况。实验中,作者使用了多个Neo4j数据库,并通过LangChain框架测试了mcp-neo4j-cypher工具。结果显示,该工具在200个自然语言问题中平均得分0.71,但随着问题复杂度增加,性能下降明显,且噪声输入显著影响了准确率。 从工具调用次数来看,平均每个问题需要3.6次调用,其中多数在2到4次之间,显示出智能体的推理效率。但部分问题仅用一次或零次调用,可能反映了早期停止、错误规划或系统错误。 建立这样的基准测试有助于系统性地优化智能体性能。未来,作者计划改进数据集、探索不同的检索策略,并提升Cypher MCP的准确性。这一项目为推动AI智能体在结构化、多步骤任务中的发展提供了重要基础。

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