К основному содержимому

Генерация с дополненным поиском (RAG) для проектов

Обновлено вчера

RAG для проектов доступен для всех платных планов Claude.ai (Pro, Max, Team и Enterprise).

Проекты теперь могут обрабатывать гораздо больше контента без достижения лимитов, предоставляя Claude лучший контекст для помощи вам. По мере добавления большего количества файлов и информации в ваши проекты, Claude автоматически переключается на более быстрый режим (работающий на основе RAG), который поддерживает быстрое время отклика при сохранении качества ответов.

Что такое RAG для проектов?

RAG или Retrieval Augmented Generation (Генерация с дополненным поиском) — это технология, которая позволяет вашим проектам хранить и получать доступ к значительно большему объему знаний, чем раньше. Когда знания вашего проекта приближаются к лимиту контекстного окна, Claude автоматически включит режим RAG, чтобы расширить возможности вашего проекта до 10 раз при сохранении качества ответов.

Ранее проекты имели лимит объема знаний, основанный на контекстном окне. После достижения этого порога добавление дополнительного контента было невозможно. С RAG вы можете продолжать добавлять знания сверх этих лимитов при сохранении полной функциональности.

Как работает RAG

Когда RAG включен для вашего проекта, Claude использует инструмент поиска знаний проекта для извлечения релевантной информации из ваших загруженных документов. Вместо загрузки всего содержимого проекта в память сразу, Claude интеллектуально ищет и извлекает только наиболее релевантную информацию, необходимую для ответа на ваши вопросы.

Этот подход обеспечивает:

  • Расширенную емкость: Хранение до 10 раз больше контента в ваших проектах

  • Сохранение качества: Точность ответов остается согласованной с контекстной обработкой

  • Более быстрые ответы: Оптимизированный поиск поддерживает быстрое время отклика

  • Плавный переход: Автоматическая активация при необходимости, настройка не требуется

Когда активируется RAG

RAG автоматически активируется, когда ваш проект приближается к лимитам контекстного окна или превышает их. Вы увидите визуальный индикатор, показывающий, что ваш проект поддерживает RAG, и полоса прогресса объема знаний будет удалена.

Если знания вашего проекта позже опустятся ниже порога контекстного окна, Claude может автоматически вернуться к контекстной обработке.

Использование проектов с RAG

Работа с проектами, поддерживающими RAG, ощущается похоже на работу с обычными проектами. Вы можете:

  • Загружать документы, изображения и другие файлы как обычно

  • Задавать вопросы о знаниях вашего проекта

  • Ссылаться на конкретные документы или информацию

  • Добавлять и удалять контент в любое время

Основное отличие заключается в том, что вы увидите, как Claude использует инструмент поиска знаний проекта, когда ему нужно найти релевантную информацию из вашего загруженного контента.

Лучшие практики для проектов RAG

Чтобы получить максимальную пользу от ваших проектов с поддержкой RAG:

Загружайте исчерпывающий контент

Добавьте все релевантные документы и файлы в ваш проект заранее. Чем больше контекста доступно Claude, тем лучше он может вам помочь.

Используйте четкие, описательные имена файлов

Хорошо названные файлы помогают Claude понимать и извлекать правильную информацию более эффективно.

Организуйте связанный контент вместе

Группируйте связанные документы в одном проекте, чтобы позволить Claude устанавливать связи между различными источниками.

Ссылайтесь на конкретные документы

При задании вопросов вы можете ссылаться на конкретные документы по имени, чтобы помочь Claude сосредоточить свой поиск.


Часто задаваемые вопросы

Повлияет ли включение RAG в моем проекте на качество ответов?

Нет. RAG поддерживает согласованное качество ответов как при контекстной обработке, одновременно обеспечивая большую емкость проекта.

Нужно ли мне что-то делать для включения RAG?

Нет, RAG активируется автоматически при необходимости. Настройка или конфигурация не требуется.

Могу ли я контролировать, когда используется RAG?

Активация RAG обрабатывается автоматически на основе размера знаний вашего проекта. Когда это возможно, проекты будут использовать контекстную обработку для оптимальной производительности.

Будут ли мои существующие проекты работать с RAG?

Да. Все существующие проекты автоматически получат преимущества RAG, когда знания проекта превысят контекстные лимиты.

Нашли ответ на свой вопрос?