告別 RAG 建置惡夢！Cloudflare AutoRAG 讓你的 AI 更懂你

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。

解放你的時間：Cloudflare AutoRAG 登場！

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：

自動消化資料： 它會讀取你的文件（PDF、網頁、文字檔等）。
智慧處理： 自動將內容轉換、切成小段落。
轉換為向量： 使用嵌入模型把文字變成電腦能理解的「語意座標」。
儲存與索引： 安全地存放在 Cloudflare 的 Vectorize 向量資料庫，並建立好索引方便搜尋。
持續更新： 最重要的是，它會自動監控你的資料來源，一旦有變動，就自動重新處理，確保 AI 的知識庫永遠保持最新。

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。

AutoRAG 的運作小祕密（概念篇）

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：
- AutoRAG 會先理解問題（可能還會稍微改寫一下，讓問題更精確）。
- 把問題也轉換成向量「座標」。
- 拿著這個「座標」去 Vectorize 資料庫裡快速找到最相關的幾份資料（文本片段）。
- 最後，把找到的資料和原始問題一起交給 Workers AI 上的大型語言模型，生成一個有憑有據、切中要點的回答。

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。

想把網頁內容也餵給 AI？沒問題！

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！

目前需要知道的事 (公開測試版資訊)

費用： 啟用 AutoRAG 本身在公開測試期間是免費的。但它運作時會使用到你 Cloudflare 帳戶下的其他資源（如 R2 儲存、Vectorize 資料庫、Workers AI 運算），這些資源會依照標準用量計費。
限制： 為了管理資源，目前每個帳戶最多能建立 10 個 AutoRAG 實例，每個實例最多處理 10 萬個檔案。