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:

  1. 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。

  2. 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。

未來的 AutoRAG 會更厲害

Cloudflare 對 AutoRAG 有長遠的規劃,未來預計會加入更多功能,例如:

  • 支援更多資料來源: 除了 R2,未來可能可以直接輸入網址讓 AutoRAG 去抓取,或支援像 Cloudflare D1 這樣的結構化資料庫。
  • 更精準的回答: 透過引入更進階的技術,如重新排序(reranking)來挑選出真正最相關的資訊,讓 AI 的回答品質更上一層樓。

準備好讓你的 AI 應用升級了嗎?

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!

Share on:
Previous: MegaTTS 3 橫空出世:輕量、高擬真聲音克隆,還能中英夾雜?AI 語音的新里程碑
Next: Shopify CEO 震撼彈:請先證明 AI 做不到,才准找人!
DMflow.chat

DMflow.chat

廣告

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。

中文優化嵌入式AI大模型:免費商用授權清單
30 July 2024

中文優化嵌入式AI大模型:免費商用授權清單

中文優化嵌入式AI大模型:免費商用授權清單 本文介紹了幾個優秀的中文優化嵌入式AI大模型,包括BGE系列和E5系列。這些模型都支持中文處理,並提供免費商用授權,適合各類應用場景。我們將詳細分析...

GraphRAG:利用知識圖譜增強自然語言生成的創新方法
15 July 2024

GraphRAG:利用知識圖譜增強自然語言生成的創新方法

GraphRAG:利用知識圖譜增強自然語言生成的創新方法 GraphRAG 是一種先進的結構化檢索增強生成(RAG)方法,利用知識圖譜提升大型語言模型(LLM)的推理能力和答案準確性,特別適用...

RAG即服務:釋放企業生成式AI潛力
11 June 2024

RAG即服務:釋放企業生成式AI潛力

RAG即服務:釋放企業生成式AI潛力 隨著大型語言模型(LLMs)和生成式AI趨勢的崛起,將生成式AI解決方案整合到企業中可以極大地提升工作效率。如果您是生成式AI的新手,大量的術語可能會...

Vecto3D:將你的 SVG 轉換成 3D 模型的超簡單工具
29 March 2025

Vecto3D:將你的 SVG 轉換成 3D 模型的超簡單工具

Vecto3D:將你的 SVG 轉換成 3D 模型的超簡單工具 Vecto3D 是一款簡單易用的線上工具,專門用來將簡單的 SVG(主要是標誌)轉換為 3D 模型。你可以在 Vecto3...

語音合成新時代:Fish Speech 1.5 推出五種新語言,實現即時無縫對話!
6 December 2024

語音合成新時代:Fish Speech 1.5 推出五種新語言,實現即時無縫對話!

Fish Speech 1.5 震撼登場:不只多聲道,還想跟你即時聊天!語音合成新紀元來了 還在用生硬的機器語音嗎?快來看看 Fish Audio 推出的全新語音合成模型 Fish Sp...

OpenAI 推出 GPT-4o 圖像生成功能,支援多輪對話編輯
26 March 2025

OpenAI 推出 GPT-4o 圖像生成功能,支援多輪對話編輯

OpenAI 推出 GPT-4o 圖像生成功能,支援多輪對話編輯 OpenAI 於 2025 年 3 月 25 日宣布,最新的 GPT-4o 模型現已支援圖像生成與多輪對話編輯,帶來更強大的 ...