Cloudflare AutoRAG

Создание AI-приложений, которые по-настоящему понимают ваши данные – внутренние документы, спецификации продуктов, статьи поддержки – часто сопряжено со сложным процессом Retrieval-Augmented Generation (RAG). Несмотря на всю мощь подхода RAG, его настройка и поддержка традиционно требуют умелого обращения с хранилищами данных, векторными базами данных, моделями внедрения, LLM и сложным кодом для индексации и извлечения. Это серьезная задача, которая может отвлечь вас от разработки самого приложения.

Cloudflare AutoRAG упрощает весь этот процесс. Это полностью управляемый, автоматизированный конвейер RAG, построенный на инфраструктуре Cloudflare. Вы подключаете свой источник данных, например, бакет Cloudflare R2, а AutoRAG берет на себя основную работу – от обработки и индексации ваших данных до извлечения релевантной информации и генерации контекстно-зависимых ответов AI. Это позволяет вам наполнить ваши приложения специфическими знаниями, не увязая в сложном управлении инфраструктурой или постоянных обновлениях вручную.

Ключевые особенности

• 📥 Автоматизированный прием данных: Подключается напрямую к вашим бакетам Cloudflare R2, автоматически считывая различные типы файлов (PDF, текст, HTML и т. д.). Вы просто указываете AutoRAG на ваши данные.

• ✂️ Интеллектуальное разделение контента на части: Автоматически разбивает большие документы на более мелкие, удобные для работы части, оптимизированные для эффективного извлечения информации AI.

• 🧠 Интеллектуальное внедрение: Преобразует текстовые фрагменты в векторные представления с использованием эффективных моделей внедрения, работающих на Workers AI, что делает ваши данные доступными для поиска на основе семантического значения.

• 💾 Управляемое векторное хранилище и индексация: Безопасно хранит эти векторы в выделенной базе данных Cloudflare Vectorize, созданной и управляемой для вас, создавая поисковые индексы без ручной настройки.

• 🔄 Непрерывная синхронизация: Активно отслеживает подключенный бакет R2 на предмет новых или обновленных файлов, автоматически перерабатывая и повторно индексируя контент, чтобы поддерживать актуальность базы знаний вашего AI.

• 💬 Интегрированная генерация LLM: Легко использует большие языковые модели Workers AI для генерации релевантных, обоснованных ответов на основе извлеченной информации и запроса пользователя, завершая цикл RAG.

Практические примеры использования

AutoRAG позволяет быстро создавать более интеллектуальные AI-приложения. Рассмотрим следующие сценарии:

1. Внутренний помощник по знаниям: Представьте себе развертывание внутреннего чат-бота, которому сотрудники могут задавать вопросы о политиках компании, документации по проектам или технических процедурах, хранящихся в R2. AutoRAG гарантирует, что бот предоставляет точные ответы, основанные только на ваших проверенных внутренних документах, а не на общих веб-знаниях.

2. Контекстно-зависимый бот поддержки клиентов: Создайте бота поддержки, который выходит за рамки стандартных ответов. Предоставив ему ваши руководства по продуктам, часто задаваемые вопросы и руководства по устранению неполадок через R2, AutoRAG позволяет боту точно отвечать на конкретные вопросы клиентов, автоматически ссылаясь на самую последнюю информацию.

3. Семантический поиск по контенту вашего веб-сайта: Нужно сделать контент вашего веб-сайта легко доступным для поиска на естественном языке? Вы можете использовать Browser Rendering API от Cloudflare для захвата страниц вашего сайта в формате HTML, хранения их в R2, а затем подключить AutoRAG. Затем пользователи могут задавать вопросы, например, "Как работает функция X?", и получать точные ответы, полученные непосредственно из контента вашего веб-сайта.

Заключение

Cloudflare AutoRAG снимает значительное операционное бремя, обычно связанное с внедрением Retrieval-Augmented Generation. Автоматизируя весь конвейер – от приема и обработки данных до векторного хранения и генерации ответов AI – он позволяет вам сосредоточить свои усилия на создании инновационных AI-приложений, использующих ваши уникальные данные. Построенный на надежной и масштабируемой инфраструктуре Cloudflare, AutoRAG предлагает оптимизированный путь к созданию более интеллектуальных, контекстно-зависимых AI-систем.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

• Q1: Что такое Cloudflare AutoRAG?

• AutoRAG – это полностью управляемый сервис на Cloudflare, который автоматизирует создание и поддержку конвейеров Retrieval-Augmented Generation (RAG). Он подключается к вашим данным (изначально в R2), обрабатывает индексацию, векторное хранилище (с использованием Vectorize), извлечение и использует Workers AI для генерации ответов, основанных на ваших данных.

• Q2: Сколько стоит AutoRAG во время публичной бета-версии?

• Включение и использование самого сервиса AutoRAG является бесплатным во время публичной бета-версии. Однако AutoRAG использует другие ресурсы Cloudflare в вашей учетной записи (такие как R2 для хранения, Vectorize для векторных баз данных и Workers AI для обработки/генерации), которые оплачиваются в соответствии со стандартными тарифами на использование Cloudflare.

• Q3: Существуют ли какие-либо ограничения во время бета-тестирования?

• Да, для управления ресурсами во время бета-фазы каждая учетная запись Cloudflare может создать до 10 экземпляров AutoRAG. Каждый экземпляр в настоящее время может обрабатывать индексацию до 100 000 файлов, хранящихся в подключенном бакете R2.

• Q4: Какие типы данных может обрабатывать AutoRAG?

• В настоящее время AutoRAG напрямую интегрируется с бакетами Cloudflare R2. Он может обрабатывать общие типы файлов, находящиеся в этих бакетах, включая PDF-файлы, текстовые файлы, HTML, CSV и даже изображения (с использованием моделей машинного зрения для генерации текстовых описаний). Вы также можете загружать веб-контент, используя Browser Rendering API для сохранения страниц в R2. Планируется поддержка других источников данных, таких как прямые URL-адреса и Cloudflare D1.

• Q5: Нужно ли мне вручную настраивать или управлять базой данных Vectorize или моделями Workers AI?

• Нет, в этом и заключается основное преимущество AutoRAG. Он автоматически выделяет и управляет необходимым экземпляром базы данных Vectorize и организует использование моделей Workers AI для внедрения и генерации в рамках управляемого конвейера. Вы взаимодействуете со службой AutoRAG, а она обрабатывает основные компоненты.