微软近日开源了一个重量级新项目NLWeb (Natural Language Web)，致力于简化网站构建对话式交互界面的过程。传统的对话式接口构建过程复杂，需要开发者具备丰富的自然语言处理和对话式AI知识。NLWeb项目通过提供一系列开源协议和工具，简化了这一过程，使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。
核心理念与工作方式
NLWeb 的核心思想是巧妙地利用了现有的网络生态。
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拥抱现有标准：NLWeb 认识到，全球有超过一亿的网站已经在使用 Schema.org 或 RSS 等半结构化数据格式来描述其内容。这为NLWeb提供了一个丰富的、现成的语义层。LLM（大型语言模型）通常对 Schema.org 有很好的理解，NLWeb 正是利用了这一点。 -
协议先行：它定义了一套简洁的协议（基于REST API），使得用户或AI代理能够通过自然语言与网站进行交互，并以基于Schema.org的JSON格式接收返回结果。其中，MCP (Model Context Protocol) 是一个关键的新兴协议，NLWeb原生支持。您可以将MCP之于NLWeb的关系，类比为HTTP之于HTML的关系——它是AI代理与NLWeb赋能的网站进行交互的通道。 -
“聊天查询的生命周期”：当用户发起一个查询，NLWeb会进行一系列处理，包括（但不限于）： -
查询理解与去语境化：基于对话历史，理解用户真实意图。 -
数据检索：向向量数据库等后端服务检索相关信息（通常是Schema.org格式的JSON对象）。 -
结果排序与生成：利用LLM对结果进行打分、排序，并可能生成摘要或直接回答。 -
可控性：一个重要的特点是，由于返回的内容源自网站自身的数据库，这在很大程度上避免了AI的“幻觉”问题，确保了信息的真实性（除非进行了可能引入不确定性的后处理）。
NLWeb的优势与特点
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降低门槛：让原本复杂的对话界面开发变得简单，特别是对于那些内容可以被抽象为“项目列表”（如产品、食谱、景点、评论等）的网站。 -
开放与社区驱动：NLWeb提供的是概念验证代码，鼓励社区基于其协议开发更多样化、更强大的实现。 -
平台无关性：它设计上是轻量级且可扩展的，可以在多种操作系统（Windows, MacOS, Linux）上运行，并兼容各类向量数据库（Qdrant, Snowflake, Milvus, Azure AI Search等）和LLM（OpenAI, Deepseek, Gemini, Anthropic等）。 -
双重受益：不仅能通过对话界面提升人类用户的体验，还能通过MCP协议促进AI代理之间的自动化交互，构建一个更智能、互联的AI Web。
小结
简单讲，NLWeb想做的就是
项目地址：https://github.com/microsoft/NLWeb
使用方法：https://github.com/microsoft/NLWeb/blob/main/docs/nlweb-hello-world.md
（文：AI工程化）