Cloudflare推出AutoRAG公开测试版 可以将数据喂给AI生成针对性的AI系统
RAG 指的是检索增强生成,开发者利用 RAG 可以将各种工具和服务拼凑起来构建个性化的 AI 服务,例如蓝点网可以将所有文章数据作为源搭建 AI 服务,当提问时 AI 会自动从这部分数据里给出回答。
以前开发者构建 RAG 需要将多个服务例如数据存储、适量数据库、嵌入模型、LLM 以及自定义索引、检索、生成逻辑拼接,更新数据时还可能还需要重新索引并重新生成嵌入,整个过程变得比较麻烦。
Cloudflare AutoRAG 服务可以解决这些问题,开发者只需要简单点击几下就可以提供端到端的完全托管的 RAG 通道:从数据提取到自动分块和嵌入数据,将向量存储在 Cloudflare Vectorize 数据库中,执行语义检索并使用 Workers AI 生成高质量回答。
AutoRAG 可以在后台持续监控开发者的数据源和索引让 AI 保持最新状态而无需人工干预,帮助开发者构建更加智能和更快的应用程序,这些都只需要通过 Cloudflare AutoRAG 即可轻松构建。
开发者也不需要编写代码使用 Workers AI、向量数据库和 AI Gateway 来创建 RAG 系统,只需要创建 AutoRAG 实例并将其指向数据源例如 Cloudflare R2 存储桶即可,在背后 Cloudflare 通过两个过程:索引和查询提供支持。
索引编制是个在后台运行的异步过程,该过程在创建 AutoRAG 后立即启动并自动循环,在每一个作业完成后都重新处理文件或更新的文件,在索引编制过程中,用户提供的内容也会被自动转换为针对语义搜索优化的向量。
查询则是用户发送搜索请求时触发的同步过程,AutoRAG 接受查询并从矢量数据库中检索最新内容,然后使用大型语言模型生成具有上下文窗口感知的回应。
在公测期间 AutoRAG 可以免费启用,包括索引、检索和增强的计算操作都不会产生额外费用,每个账户可以免费创建最多 10 个 AutoRAG 实例,每个实例最多可以上传 10 万个文件。
但需要注意的是虽然这个功能本身暂时免费,使用的其他资源例如 Cloudflare R2 还是要收费的,具体有兴趣的开发者可以前往 Cloudflare 控制台、AI、AutoRAG 下查看帮助。
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