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DMflow.chat:智慧整合,創新溝通!除了持久記憶與客製欄位外,更支持真人與 AI 的靈活轉換,無縫連接資料庫與表單,讓網頁互動更靈活高效。
覺得整合自家資料到 AI 應用很麻煩?Cloudflare AutoRAG 提供全自動的 RAG 解決方案,讓你輕鬆克服複雜性,專注打造更聰明的應用。
你有沒有想過,如果能讓 AI 不僅僅是通用知識的「萬事通」,更能精準回答關於你公司內部文件、特定產品規格或是最新研究報告的問題,那該有多好?這正是「檢索增強生成」(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術想解決的問題。它的核心想法很簡單:在 AI 回答問題前,先從你指定的資料庫裡找出最相關的資訊,再讓 AI 參考這些資訊來生成答案。
聽起來很棒,對吧?但現實往往是骨感的。自己動手搭建一套 RAG 系統,就像是要拼湊一台複雜的機器。你需要搞定數據儲存、尋找合適的向量資料庫、選擇嵌入模型、串接大型語言模型(LLM),還要自己寫一堆程式碼來處理資料的索引、檢索和生成邏輯… 光是想到這些,是不是就覺得頭痛了?
更別說後續的維護。資料更新了,你得記得去重新處理、重新建立索引,否則 AI 的回答很快就會過時。原本一個簡單的「讓 AI 更聰明」的目標,很容易就變成一場跟複雜技術和繁瑣維護奮鬥的拉鋸戰。
這就是 Cloudflare 推出 AutoRAG(目前為公開測試版)的原因。它就像是 RAG 領域的「一鍵搞定」按鈕,一個由 Cloudflare 提供的全託管 RAG 管道。
想像一下,你只需要告訴 AutoRAG 你的資料放在哪裡(例如 Cloudflare R2 儲存桶),然後… 就沒有然後了!AutoRAG 會自動幫你處理後面所有繁瑣的事情:
這一切都在背景自動完成,完全不需要你手動干預。AutoRAG 把底層的複雜性都隱藏起來了,讓你終於可以把精力專注在真正重要的事情上——開發更創新、更智慧的 AI 應用程式。
那麼,AutoRAG 是怎麼變這個魔法的呢?其實它主要做了兩件事:
資料準備(索引 Indexing): 這部分像是在幕後默默工作的圖書館管理員。當你把資料(例如 R2 裡的檔案)交給 AutoRAG 後,它會自動閱讀、理解(轉換成 Markdown)、拆解(分塊)、並貼上標籤(生成向量嵌入),最後分門別類地存放到 Vectorize 這個專門存放向量的資料庫裡。這個過程會在你設定好之後自動定期執行。
回答問題(查詢 Querying): 這就像是圖書館的查詢服務。當你的應用程式(或使用者)透過 AutoRAG 問問題時:
整個過程流暢又快速,而你只需要享受最終那個聰明又貼切的答案就好。
你可能會想,我的很多資料都在網站上,不是單純的文件檔怎麼辦?Cloudflare 也想到了!雖然 AutoRAG 目前直接支援 R2 儲存桶,但你可以搭配 Cloudflare 的 Browser Rendering API。這個工具能像真人一樣去瀏覽網頁,把看到的內容抓下來(例如存成 HTML),然後你就可以把這些抓下來的網頁內容存到 R2,再讓 AutoRAG 去讀取。這樣一來,就算是動態生成的網頁內容,也能成為你 AI 的知識來源了!
Cloudflare 對 AutoRAG 有長遠的規劃,未來預計會加入更多功能,例如:
如果你厭倦了 RAG 的複雜性,渴望一個更簡單、更自動化的解決方案,那麼 AutoRAG 絕對值得你試試。
現在就前往 Cloudflare 控制台,在 AI 選單下找到 AutoRAG,點幾下就能開始體驗。無論是想打造更懂你業務的客服機器人,還是建立一個強大的內部知識搜尋引擎,AutoRAG 都能助你一臂之力。
想深入了解?可以查閱 官方開發者文件。有任何問題或想法,也歡迎到 Cloudflare 開發者 Discord 和大家交流!
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