Cloudflare AutoRAG

La création d'applications d'IA qui comprennent réellement vos données spécifiques (documents internes, spécifications de produits, articles d'assistance) implique souvent le processus complexe de la génération augmentée par la récupération (RAG). Bien que puissant, la mise en place et la maintenance d'un système RAG nécessitent traditionnellement de jongler avec le stockage de données, les bases de données vectorielles, les modèles d'intégration, les LLM et un code complexe pour l'indexation et la récupération. C'est une entreprise importante qui peut détourner votre attention de la création de l'application proprement dite.

Cloudflare AutoRAG simplifie l'ensemble de ce processus. Il fournit un pipeline RAG entièrement géré et automatisé, construit sur l'infrastructure de Cloudflare. Vous connectez votre source de données, comme un bucket Cloudflare R2, et AutoRAG s'occupe du gros du travail : du traitement et de l'indexation de vos données à la récupération d'informations pertinentes et à la génération de réponses d'IA tenant compte du contexte. Cela vous permet d'enrichir vos applications avec des connaissances spécifiques sans vous enliser dans une gestion d'infrastructure complexe ou des mises à jour manuelles constantes.

Principales caractéristiques

• 📥 Ingestion automatisée des données : Se connecte directement à vos buckets Cloudflare R2, en lisant automatiquement divers types de fichiers (PDF, texte, HTML, etc.). Il vous suffit d'indiquer à AutoRAG l'emplacement de vos données.

• ✂️ Segmentation intelligente du contenu : Divise automatiquement les documents volumineux en éléments plus petits et gérables, optimisés pour une récupération efficace des informations par l'IA.

• 🧠 Intégration intelligente : Convertit les blocs de texte en représentations vectorielles à l'aide de modèles d'intégration efficaces s'exécutant sur Workers AI, ce qui permet de rechercher vos données en fonction de leur sens sémantique.

• 💾 Stockage et indexation vectoriels gérés : Stocke en toute sécurité ces vecteurs dans une base de données Cloudflare Vectorize dédiée, créée et gérée pour vous, en créant des index consultables sans configuration manuelle.

• 🔄 Synchronisation continue : Surveille activement votre bucket R2 connecté à la recherche de fichiers nouveaux ou mis à jour, en retraitant et en réindexant automatiquement le contenu pour maintenir à jour la base de connaissances de votre IA.

• 💬 Génération LLM intégrée : Utilise de manière transparente les grands modèles de langage de Workers AI pour générer des réponses pertinentes et fondées sur les informations extraites et la requête de l'utilisateur, complétant ainsi la boucle RAG.

Cas d'utilisation concrets

AutoRAG vous permet de créer plus rapidement des applications d'IA plus intelligentes. Considérez les scénarios suivants :

1. Assistant de connaissances interne : Imaginez le déploiement d'un chatbot interne auquel les employés peuvent poser des questions sur les politiques de l'entreprise, la documentation des projets ou les procédures techniques stockées dans R2. AutoRAG garantit que le bot fournit des réponses précises basées uniquement sur vos documents internes vérifiés, et non sur des connaissances générales du web.

2. Bot d'assistance à la clientèle tenant compte du contexte : Créez un bot d'assistance qui va au-delà des réponses préprogrammées. En lui fournissant vos manuels de produits, vos FAQ et vos guides de dépannage via R2, AutoRAG permet au bot de répondre avec précision aux questions spécifiques des clients, en faisant automatiquement référence aux informations les plus récentes.

3. Recherche sémantique dans le contenu de votre site web : Vous avez besoin de rendre le contenu de votre site web facilement consultable en langage naturel ? Vous pouvez utiliser l'API de rendu de navigateur de Cloudflare pour capturer les pages de votre site au format HTML, les stocker dans R2, puis connecter AutoRAG. Les utilisateurs peuvent alors poser des questions telles que "Comment fonctionne la fonctionnalité X ?" et obtenir des réponses précises directement tirées du contenu de votre site web.

Conclusion

Cloudflare AutoRAG supprime la charge opérationnelle importante généralement associée à la mise en œuvre de la génération augmentée par la récupération. En automatisant l'ensemble du pipeline (de l'ingestion et du traitement des données au stockage vectoriel et à la génération de réponses par l'IA), il vous permet de concentrer vos efforts sur la création d'applications d'IA innovantes qui exploitent vos données uniques. Construit sur l'infrastructure fiable et évolutive de Cloudflare, AutoRAG offre une voie rationalisée pour la création d'expériences d'IA plus intelligentes et plus contextuelles.

Foire aux questions (FAQ)

• Q1 : Qu'est-ce que Cloudflare AutoRAG exactement ?

• AutoRAG est un service entièrement géré sur Cloudflare qui automatise la création et la maintenance des pipelines de génération augmentée par la récupération (RAG). Il se connecte à vos données (initialement dans R2), gère l'indexation, le stockage vectoriel (à l'aide de Vectorize), la récupération et utilise Workers AI pour générer des réponses basées sur vos données.

• Q2 : Combien coûte AutoRAG pendant la bêta publique ?

• L'activation et l'utilisation du service AutoRAG lui-même sont gratuites pendant la bêta publique. Cependant, AutoRAG utilise d'autres ressources Cloudflare dans votre compte (comme R2 pour le stockage, Vectorize pour les bases de données vectorielles et Workers AI pour le traitement/la génération), qui sont facturées selon les tarifs d'utilisation standard de Cloudflare.

• Q3 : Y a-t-il des limitations pendant la bêta ?

• Oui, afin de gérer les ressources pendant la phase bêta, chaque compte Cloudflare peut créer jusqu'à 10 instances AutoRAG. Chaque instance peut actuellement gérer l'indexation de jusqu'à 100 000 fichiers stockés dans le bucket R2 connecté.

• Q4 : Quels types de données AutoRAG peut-il traiter ?

• Actuellement, AutoRAG s'intègre directement aux buckets Cloudflare R2. Il peut traiter les types de fichiers courants que l'on trouve dans ces buckets, notamment les PDF, les fichiers texte, le HTML, les CSV et même les images (à l'aide de modèles de vision pour générer des descriptions textuelles). Vous pouvez également ingérer du contenu web en utilisant l'API de rendu de navigateur pour enregistrer d'abord les pages dans R2. La prise en charge d'autres sources de données telles que les URL directes et Cloudflare D1 est prévue.

• Q5 : Dois-je configurer ou gérer manuellement la base de données Vectorize ou les modèles Workers AI ?

• Non, c'est l'avantage principal d'AutoRAG. Il provisionne et gère automatiquement l'instance de base de données Vectorize nécessaire et orchestre l'utilisation des modèles Workers AI pour l'intégration et la génération dans le cadre du pipeline géré. Vous interagissez avec le service AutoRAG, et il gère les composants sous-jacents.