Projectsは、制限に達することなく、はるかに多くのコンテンツを処理できるようになり、Claudeがより良いコンテキストでサポートできるようになりました。プロジェクトにファイルや情報を追加していくと、Claudeは自動的に高速モード(RAGを使用)に切り替わり、品質の高い応答を維持しながら応答時間を短縮します。

RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)は、プロジェクトが以前よりも大幅に多くの知識を保存してアクセスできるようにする技術です。プロジェクトの知識がコンテキストウィンドウの制限に近づくと、Claudeは自動的にRAGモードを有効にし、品質の高い応答を維持しながらプロジェクトの容量を最大10倍に拡張します。

以前は、プロジェクトにはコンテキストウィンドウに基づく知識容量の制限がありました。この閾値に達すると、それ以上のコンテンツを追加することはできませんでした。RAGを使用すると、これらの制限を超えて知識を追加し続けることができ、完全な機能を維持できます。

プロジェクトでRAGが有効になると、Claudeはプロジェクト知識検索ツールを使用して、アップロードされたドキュメントから関連情報を取得します。すべてのプロジェクトコンテンツを一度にメモリに読み込むのではなく、Claudeは質問に答えるために必要な最も関連性の高い情報のみをインテリジェントに検索して取得します。

このアプローチにより、以下が可能になります:

RAGは、プロジェクトがコンテキストウィンドウの制限に近づくか、超えたときに自動的に有効になります。プロジェクトがRAG対応であることを示す視覚的なインジケーターが表示され、知識容量のプログレスバーは削除されます。

プロジェクトの知識が後でコンテキストウィンドウの閾値を下回った場合、Claudeは自動的にコンテキストベースの処理に戻すことができます。

RAG対応プロジェクトでの作業は、通常のプロジェクトでの作業と同様に感じられます。以下のことができます:

主な違いは、Claudeがアップロードされたコンテンツから関連情報を見つける必要があるときに、プロジェクト知識検索ツールを使用しているのが見えることです。

RAG対応プロジェクトを最大限に活用するには:

関連するすべてのドキュメントとファイルを事前にプロジェクトに追加してください。Claudeがアクセスできるコンテキストが多いほど、より良いサポートができます。

適切に命名されたファイルは、Claudeが正しい情報をより効果的に理解して取得するのに役立ちます。

関連するドキュメントを同じプロジェクトにグループ化して、Claudeが異なるソース間の関連性を引き出せるようにします。

質問する際に、特定のドキュメントを名前で参照することで、Claudeの検索を集中させることができます。

いいえ。RAGは、より大きなプロジェクト容量を可能にしながら、コンテキスト内処理と一貫した応答品質を維持します。

いいえ、RAGは必要に応じて自動的に有効になります。設定や構成は必要ありません。

RAGの有効化は、プロジェクト知識のサイズに基づいて自動的に処理されます。可能な場合、プロジェクトは最適なパフォーマンスのためにコンテキスト内処理を使用します。

はい。すべての既存のプロジェクトは、プロジェクトの知識がコンテキスト制限を超えたときに、自動的にRAGの恩恵を受けます。