​​大模型可以接入外部数据，且已成为AI技术发展的关键趋势。​​通过协议标准化（如MCP）、检索增强生成（RAG）等技术，大模型能够动态调用实时数据、企业私有知识库及工具API，​​显著提升时效性、专业性和任务执行能力​​，同时降低开发成本与数据安全风险。

当前主流技术方案包括三类：

1. ​​协议标准化（如MCP）​​：类似“万能插座”，统一大模型与外部数据源的交互规范。开发者仅需配置MCP服务器即可调用航空、支付等多元数据，代码量减少80%以上，阿里、百度等企业已将其作为智能体开发的基础设施。
2. ​​检索增强生成（RAG）​​：通过向量检索、知识图谱等技术，将外部数据嵌入模型生成流程。例如，企业可接入财税、法律等专业数据库，使通用模型具备垂直领域解答能力，同时避免敏感数据参与训练。
3. ​​函数调用（Function Calling）​​：直接集成天气、地图等API，实现实时信息获取。OpenAI等厂商通过插件生态，支持模型调用代码库、日程管理等工具，完成复杂任务链。

未来，随着多模态数据接入和协议迭代，大模型将更深度融入真实世界。开发者需关注数据质量、权限管理及协议兼容性，以构建安全高效的智能应用。