Cloudflare AutoRAG

What is Cloudflare AutoRAG?

社内ドキュメント、製品仕様書、サポート記事など、お客様固有のデータを真に理解するAIアプリケーションを構築するには、通常、Retrieval-Augmented Generation（RAG）という複雑なプロセスが必要です。RAGは強力な技術ですが、従来のRAGシステムを構築・維持するには、データストレージ、ベクトルデータベース、埋め込みモデル、LLM、そしてインデックス作成と検索のための複雑なコードを組み合わせる必要がありました。これは大きな負担となり、実際のアプリケーション構築から皆様の集中力をそらす可能性があります。

Cloudflare AutoRAG は、このプロセス全体を簡素化します。これは、Cloudflareのインフラストラクチャ上に構築された、フルマネージドの自動RAGパイプラインを提供します。Cloudflare R2 バケットなどのデータソースを接続するだけで、データの処理とインデックス作成から、関連情報の検索、そしてコンテキストを意識したAI応答の生成まで、AutoRAG が煩雑な作業をすべて処理します。これにより、複雑なインフラストラクチャ管理や継続的な手動更新に煩わされることなく、アプリケーションに特定の知識を注入できます。

主な機能

📥 自動データ取り込み： Cloudflare R2 バケットに直接接続し、さまざまなファイルタイプ（PDF、テキスト、HTMLなど）を自動的に読み取ります。AutoRAG にデータを指定するだけです。
✂️ スマートコンテンツチャンク： 大量のドキュメントを、AIによる効果的な情報検索に最適化された、より小さく管理しやすい単位に自動的に分割します。
🧠 インテリジェントな埋め込み： Workers AI上で実行される効率的な埋め込みモデルを使用してテキストチャンクをベクトル表現に変換し、セマンティックな意味に基づいてデータを検索可能にします。
💾 マネージドベクトルストレージとインデックス作成： これらのベクトルを、お客様のために作成および管理される専用の Cloudflare Vectorize データベースに安全に保存し、手動で設定することなく検索可能なインデックスを構築します。
🔄 継続的な同期： 接続された R2 バケットをアクティブに監視して、新規または更新されたファイルを検出し、コンテンツを自動的に再処理および再インデックス化して、AIの知識ベースを最新の状態に保ちます。
💬 統合されたLLM生成： Workers AIの大規模言語モデルをシームレスに使用して、検索された情報とユーザーのクエリに基づいて、関連性の高い、根拠のある応答を生成し、RAGループを完了します。

実際のユースケース

AutoRAG を使用すると、よりスマートなAIアプリケーションを迅速に構築できます。次のシナリオを検討してください。

社内知識アシスタント： 従業員が R2 に保存されている会社の方針、プロジェクトドキュメント、または技術手順について質問できる社内チャットボットをデプロイすることを想像してみてください。AutoRAG により、ボットが一般的なウェブ知識ではなく、検証済みの社内ドキュメントのみに基づいて正確な回答を提供することが保証されます。
コンテキストを意識したカスタマーサポートボット： 定型応答にとどまらないサポートボットを構築します。製品マニュアル、FAQ、および R2 を介したトラブルシューティングガイドをフィードすることにより、AutoRAG は、ボットが最新の情報を自動的に参照して、顧客固有の質問に正確に回答できるようにします。
ウェブサイトのコンテンツ全体のセマンティック検索： 自然言語でウェブサイトのコンテンツを簡単に検索できるようにする必要がありますか？Cloudflareの Browser Rendering API を使用してサイトのページを HTML としてキャプチャし、R2 に保存してから、AutoRAG に接続できます。その後、ユーザーは「機能 X はどのように機能しますか？」などの質問をして、ウェブコンテンツから直接導き出された正確な回答を得ることができます。

結論

Cloudflare AutoRAG は、Retrieval-Augmented Generation の実装に伴う大きな運用上の負担を軽減します。データ取り込みと処理から、ベクトルストレージ、そしてAI応答生成まで、パイプライン全体を自動化することで、独自のデータを活用した革新的なAIアプリケーションの作成に注力できるようになります。Cloudflare の信頼性が高くスケーラブルなインフラストラクチャ上に構築された AutoRAG は、よりインテリジェントで、コンテキストを意識したAIエクスペリエンスを構築するための合理化されたパスを提供します。

よくある質問（FAQ）

Q1: Cloudflare AutoRAG とは何ですか？

AutoRAG は、Cloudflare 上のフルマネージドサービスであり、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインの作成とメンテナンスを自動化します。データ（最初は R2）に接続し、インデックス作成、ベクトルストレージ（Vectorizeを使用）、検索を処理し、Workers AI を使用して、データに基づいて応答を生成します。

Q2: パブリックベータ期間中、AutoRAG の費用はいくらですか？

AutoRAG サービス自体の有効化と使用は、パブリックベータ期間中は無料です。ただし、AutoRAG はアカウント内の他の Cloudflare リソース（ストレージ用の R2、ベクトルデータベース用の Vectorize、処理/生成用の Workers AI など）を使用するため、これらのリソースの使用量は、標準の Cloudflare 使用料金に従って請求されます。

Q3: ベータ期間中に制限はありますか？

はい、ベータ段階のリソースを管理するために、各 Cloudflare アカウントは最大 10 個の AutoRAG インスタンスを作成できます。各インスタンスは現在、接続された R2 バケットに保存されている最大 100,000 個のファイルのインデックス作成を処理できます。

Q4: AutoRAG はどのような種類のデータを処理できますか？

現在、AutoRAG は Cloudflare R2 バケットと直接統合されています。PDF、テキストファイル、HTML、CSV、さらには画像（ビジョンモデルを使用してテキスト記述を生成）など、これらのバケット内にある一般的なファイルタイプを処理できます。また、Browser Rendering API を使用してページを R2 に最初に保存することにより、ウェブコンテンツを取り込むこともできます。直接URLや Cloudflare D1 などの他のデータソースのサポートも計画されています。

Q5: Vectorize データベースまたは Workers AI モデルを手動でセットアップまたは管理する必要がありますか？

いいえ、それが AutoRAG の主な利点です。必要な Vectorize データベースインスタンスを自動的にプロビジョニングおよび管理し、管理対象パイプラインの一部として、埋め込みと生成のために Workers AI モデルの使用を調整します。AutoRAG サービスとやり取りすると、基盤となるコンポーネントが処理されます。

More information on Cloudflare AutoRAG

Launched

2009-02

Pricing Model

Free Trial

Starting Price

Global Rank

Month Visit

952.3K

Tech used

Cloudflare CDN,OneTrust,Astro,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,RSS

Top 5 Countries

25.92%

7.86%

6.43%

4.31%

3.57%

United States India United Kingdom China Japan

Traffic Sources

3.47%

0.73%

0.08%

14.34%

42.54%

38.85%

social paidReferrals mail referrals search direct

Source: Similarweb (Sep 25, 2025)

Cloudflare AutoRAG was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-10.