プロジェクト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お手伝いできるようになりました。プロジェクトにより多くのファイルや情報を追加すると、Claudeは自動的により高速なモード（RAGを活用）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はるかに多くの知識を保存・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倍まで拡張します。

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により、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るようになりました。

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文書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知的に検索・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、それを超えた時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似ています。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時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ために：

関連するすべての文書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、より良いサポートを提供できます。

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・取得するのに役立ちます。

関連する文書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てください。

質問をする際は、特定の文書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は必要時に自動的に有効になります。設定や構成は不要です。

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た時に自動的にRAGの恩恵を受けます。