本文介绍了如何在处理大型文档集时提高 Claude Code 的性能。主要瓶颈被确定为搜索策略，而非模型本身。通过实施检索增强生成（RAG）方法，其中一个专门的检索层在将相关文档块传递给 Claude Code 进行推理之前对其进行索引和选择，用户可以在速度、成本和可靠性方面获得显著的改进。模型上下文协议（MCP）提供了一种将此私有 RAG 层集成到 Claude Code 中的方法，确保了企业用户的数据隔离和受控访问。 AI
影响 提高了处理大型文档集的 AI 应用程序的效率和成本效益。
排序理由 该条目描述了一种改进现有 AI 产品（Claude Code）性能的方法，而不是新产品发布或核心研究。
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