微软开源的 NLWeb 项目，旨在通过自然语言界面简化与任何网站的交互，将传统网站转变为 AI 驱动的智能应用。NLWeb 利用 Schema.org、RSS 等半结构化数据，结合大型语言模型（LLM）工具，为用户提供类似 AI 助手的交互体验。该项目原生支持模型上下文协议（MCP），从而支持人类和智能代理使用相同的自然语言 API 进行交互。NLWeb 具有跨平台兼容性，支持多种操作系统和主流模型，同时降低了部署成本，提升了易用性。
NLWeb 的核心功能
NLWeb 实现了基于自然语言的交互，用户可以通过简单的提问或指令来获取网站内容或服务。这种交互方式降低了用户的使用门槛，使得信息获取更加便捷。例如，用户无需在复杂的导航菜单中寻找，只需用自然语言描述需求，NLWeb 即可快速定位并呈现相关信息。
内容发现与访问是 NLWeb 的另一重要功能。通过将网站内容以结构化的形式呈现，NLWeb 帮助用户更快速、准确地找到所需信息。这种结构化呈现不仅提升了搜索效率，还使得用户能够更好地理解和利用网站内容。例如，电商网站可以利用 NLWeb 将商品信息结构化，用户可以通过自然语言查询特定属性的商品，如“红色连衣裙”或“价格低于 500 元的手机”。
智能体交互是 NLWeb 的一项创新特性。NLWeb 原生支持 MCP，使得网站可以与各种智能体（如 AI 助手、聊天机器人等）进行无缝交互。这种交互能力为网站带来了更多的可能性，例如，可以构建智能客服系统，自动解答用户的问题，或者集成 AI 助手，为用户提供个性化的推荐服务。MCP 协议的应用，使得不同智能体之间的协作更加高效。
数据整合与增强也是 NLWeb 的一大亮点。通过整合网站已有的半结构化数据（如 Schema.org、RSS 等），并结合 LLM 提供的外部知识，NLWeb 可以为用户提供更丰富、准确的交互体验。这种数据整合能力使得 NLWeb 能够更好地理解用户的意图，并提供更具contextual relevance的回答。例如，新闻网站可以利用 NLWeb 整合新闻文章的标题、摘要、关键词等信息，并结合 LLM 的知识库，为用户提供更全面的新闻报道和分析。
NLWeb 的技术原理
NLWeb 的技术原理主要基于半结构化数据、LLM 驱动、MCP 协议和技术无关性四个方面。
半结构化数据是 NLWeb 的基础。通过利用网站已有的半结构化数据（如 Schema.org、RSS 等），NLWeb 能够更好地理解和处理用户的问题。这些数据为网站内容提供了语义化的描述，使得 NLWeb 能够更准确地识别用户的意图，并提供相关的答案。例如，Schema.org 可以用于描述网页中的各种实体，如人物、地点、事件等，NLWeb 可以利用这些信息来理解用户的问题，并提供更精确的回答。
LLM 驱动是 NLWeb 的核心。NLWeb 结合 LLM 的强大语言理解和生成能力，为用户提供自然流畅的交互体验。LLM 可以理解用户的自然语言输入，并生成准确、相关的回答。例如，用户可以用自然语言提问“今天的天气怎么样？”，LLM 可以理解这个问题，并从天气预报网站获取相关信息，然后用自然语言回答用户。LLM 的应用使得 NLWeb 能够更好地理解用户的意图，并提供更自然的交互体验。
MCP 协议是 NLWeb 的关键。NLWeb 原生支持 MCP，用于聊天机器人和 AI 助手与工具交互。每个 NLWeb 实例都是一个 MCP 服务器，支持一个核心方法“ask”，用自然语言的方式向网站提出问题，返回结构化的响应。MCP 协议的应用使得不同智能体之间的协作更加高效。例如，一个聊天机器人可以使用 MCP 协议向 NLWeb 实例提问，获取网站上的信息，然后将这些信息呈现给用户。
技术无关性是 NLWeb 的优势。NLWeb 是一个开放项目，具有很强的技术无关性。它支持所有主流操作系统（如 Windows、MacOS、Linux），开发者可以选择最符合自身需求的组件。同时，NLWeb 支持所有主流模型和向量数据库，具有良好的灵活性和可扩展性。这种技术无关性使得 NLWeb 能够适应不同的应用场景，并与其他技术进行集成。
NLWeb 的应用场景
NLWeb 的应用场景非常广泛，包括零售购物、餐饮服务、旅游预订、新闻与内容推荐、技术支持与客服等。
在零售购物领域，零售商可以创建聊天机器人，帮助用户根据需求推荐服装、商品，提供尺码选择、库存查询等服务。例如，用户可以用自然语言提问“推荐一件适合夏天穿的连衣裙”，聊天机器人可以根据用户的需求，推荐相关的商品，并提供尺码、颜色、价格等信息。这种应用可以提升用户的购物体验，并提高销售额。
在餐饮服务领域，烹饪网站或餐厅可以根据用户口味、食材库存推荐菜谱或菜品，提供预订服务。例如，用户可以用自然语言提问“推荐一道适合晚餐的菜谱”，网站可以根据用户的口味和食材库存，推荐相关的菜谱，并提供详细的制作步骤。这种应用可以帮助用户更好地规划餐饮，并提高用户满意度。
在旅游预订领域，旅游网站可以为用户提供行程规划、酒店预订、景点推荐等服务，根据用户偏好生成个性化方案。例如，用户可以用自然语言提问“推荐一个适合家庭出游的旅游目的地”，网站可以根据用户的偏好和预算，推荐相关的旅游目的地，并提供酒店、机票、景点等信息。这种应用可以帮助用户更好地规划旅行，并节省时间和精力。
在新闻与内容推荐领域，新闻网站或内容平台可以根据用户的兴趣和历史浏览记录，基于自然语言交互推荐相关的新闻、文章或视频。例如，用户可以用自然语言提问“推荐一篇关于人工智能的文章”，网站可以根据用户的兴趣和历史浏览记录，推荐相关的文章，并提供摘要和链接。这种应用可以帮助用户更好地发现感兴趣的内容，并提高用户粘性。
在技术支持与客服领域，企业网站可以搭建智能客服系统，解答用户关于产品使用、故障排查等问题，提供技术支持。例如，用户可以用自然语言提问“我的产品无法启动，怎么办？”，智能客服系统可以根据用户的问题，提供相关的解决方案，并指导用户进行操作。这种应用可以降低客服成本，并提高用户满意度。
NLWeb 通过其强大的自然语言处理能力和灵活的应用场景，为网站带来了革命性的变革。它不仅提升了用户体验，还为企业带来了更多的商业机会。随着人工智能技术的不断发展，NLWeb 将在未来发挥更大的作用。
