프로젝트는 이제 제한에 걸리지 않고 훨씬 더 많은 콘텐츠를 처리할 수 있어, Claude가 더 나은 맥락을 가지고 도움을 드릴 수 있습니다. 프로젝트에 더 많은 파일과 정보를 추가하면, Claude는 자동으로 더 빠른 모드(RAG 기반)로 전환하여 응답 품질을 유지하면서 응답 시간을 빠르게 유지합니다.

RAG 또는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation)은 프로젝트가 이전보다 훨씬 더 많은 지식을 저장하고 접근할 수 있게 해주는 기술입니다. 프로젝트 지식이 컨텍스트 윈도우 한계에 접근하면, Claude는 자동으로 RAG 모드를 활성화하여 품질 높은 응답을 유지하면서 프로젝트 용량을 최대 10배까지 확장합니다.

이전에는 프로젝트가 컨텍스트 윈도우를 기반으로 한 지식 용량 제한이 있었습니다. 이 임계값에 도달하면 더 이상 콘텐츠를 추가할 수 없었습니다. RAG를 통해 이러한 제한을 넘어서도 지식을 계속 추가하면서 모든 기능을 유지할 수 있습니다.

프로젝트에서 RAG가 활성화되면, Claude는 프로젝트 지식 검색 도구를 사용하여 업로드된 문서에서 관련 정보를 검색합니다. 모든 프로젝트 콘텐츠를 한 번에 메모리에 로드하는 대신, Claude는 질문에 답하는 데 필요한 가장 관련성 높은 정보만을 지능적으로 검색하고 검색합니다.

이 접근 방식은 다음을 가능하게 합니다:

RAG는 프로젝트가 컨텍스트 윈도우 한계에 접근하거나 초과할 때 자동으로 활성화됩니다. 프로젝트가 RAG 활성화되었음을 보여주는 시각적 표시기가 나타나고, 지식 용량 진행률 표시줄이 제거됩니다.

프로젝트 지식이 나중에 컨텍스트 윈도우 임계값 아래로 떨어지면, Claude는 자동으로 컨텍스트 기반 처리로 다시 전환할 수 있습니다.

RAG 활성화된 프로젝트로 작업하는 것은 일반 프로젝트로 작업하는 것과 비슷하게 느껴집니다. 다음을 할 수 있습니다:

주요 차이점은 Claude가 업로드된 콘텐츠에서 관련 정보를 찾아야 할 때 프로젝트 지식 검색 도구를 사용하는 것을 볼 수 있다는 것입니다.

RAG 활성화된 프로젝트를 최대한 활용하려면:

관련된 모든 문서와 파일을 프로젝트에 미리 추가하세요. Claude가 접근할 수 있는 맥락이 많을수록 더 나은 도움을 드릴 수 있습니다.

잘 명명된 파일은 Claude가 올바른 정보를 더 효과적으로 이해하고 검색하는 데 도움이 됩니다.

관련 문서를 같은 프로젝트에 그룹화하여 Claude가 서로 다른 소스 간의 연결을 그을 수 있도록 하세요.

질문할 때 특정 문서를 이름으로 참조하여 Claude가 검색에 집중할 수 있도록 도울 수 있습니다.

아니요. RAG는 더 큰 프로젝트 용량을 가능하게 하면서 컨텍스트 내 처리와 일관된 응답 품질을 유지합니다.