プロジェクト向けRetrieval Augmented Generation（RAG）

プロジェクトはより多くのコンテンツを処理でき、制限に達することなくClaudeに優れたコンテキストを提供できるようになりました。プロジェクトにファイルと情報を追加すると、Claudeは自動的により高速なモード（RAG搭載）に切り替わり、応答時間を短縮しながら品質を維持します。

RAG（Retrieval Augmented Generation）は、プロジェクトが以前よりも大幅に多くの知識を保存・アクセスできるテクノロジーです。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、プロジェクトの知識容量はコンテキストウィンドウに基づいて制限されていました。この閾値に達すると、コンテンツを追加することはできませんでした。RAGを使用すれば、これらの制限を超えて知識を追加し続けながら、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代わりに、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・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ると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インジケーターが表示されます。

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

RAG対応プロジェクトの操作は通常のプロジェクトと同様です。以下のことができます：

主な違いは、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、Claudeがプロジェクト知識検索ツールを使用していることが表示される点です。

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、より効果的にサポートできます。

適切に名前が付けられたファイルは、Claudeが正しい情報をより効果的に理解・取得するのに役立ちます。

関連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見つけられるようにします。

質問するときは、特定のドキュメントを名前で参照して、Claudeの検索を絞り込むことができます。

いいえ。RAGはコンテキスト内処理と同等の応答品質を維持しながら、より大きなプロジェクト容量を実現します。

いいえ。RAGは必要に応じて自動的に有効になります。セットアップや設定は不要です。

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。可能な限り、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。すべての既存プロジェクトは、プロジェクト知識がコンテキスト制限を超えるとRAGの恩恵を自動的に受けます。

はい。RAGはウェブ検索、拡張思考、Researchを含むすべてのClaudeの機能で動作します。