Cloudflare AutoRAG

What is Cloudflare AutoRAG?

构建真正理解您特定数据（内部文档、产品规格、支持文章）的人工智能应用程序，通常需要复杂的检索增强生成（RAG）流程。虽然 RAG 功能强大，但传统上设置和维护 RAG 系统需要兼顾数据存储、向量数据库、嵌入模型、LLM 以及用于索引和检索的复杂代码。这是一项重要的任务，可能会分散您构建实际应用程序的注意力。

Cloudflare AutoRAG 简化了整个流程。它提供了一个构建在 Cloudflare 基础设施之上的完全托管、自动化的 RAG 管道。您只需连接您的数据源（例如 Cloudflare R2 存储桶），AutoRAG 就会处理繁重的工作——从处理和索引您的数据到检索相关信息并生成具有上下文感知能力的人工智能响应。这使您能够将特定知识注入到您的应用程序中，而无需陷入复杂的 инфраструктура 管理或持续的手动更新中。

主要特点

📥 自动数据摄取： 直接连接到您的 Cloudflare R2 存储桶，自动读取各种文件类型（PDF、文本、HTML 等）。您只需将 AutoRAG 指向您的数据即可。
✂️ 智能内容分块： 自动将大型文档分解为更小、更易于管理的片段，从而优化人工智能的有效信息检索。
🧠 智能嵌入： 使用在 Workers AI 上运行的高效嵌入模型将文本块转换为向量表示，从而使您的数据可以基于语义进行搜索。
💾 托管向量存储和索引： 将这些向量安全地存储在为您创建和管理的专用 Cloudflare Vectorize 数据库中，无需手动设置即可构建可搜索的索引。
🔄 持续同步： 主动监控您连接的 R2 存储桶中新的或更新的文件，自动重新处理和重新索引内容，以保持您的人工智能知识库处于最新状态。
💬 集成 LLM 生成： 无缝使用 Workers AI 大型语言模型，根据检索到的信息和用户的查询生成相关的、有根据的响应，从而完成 RAG 循环。

实际用例

AutoRAG 使您能够快速构建更智能的人工智能应用程序。考虑以下场景：

内部知识助理： 想象一下部署一个内部聊天机器人，员工可以向其询问有关公司政策、项目文档或存储在 R2 中的技术流程的问题。AutoRAG 确保机器人仅根据您经过验证的内部文档（而不是通用的网络知识）提供准确的答案。
具有上下文感知能力的客户支持机器人： 构建一个超越预设回复的支持机器人。通过经由 R2 向其提供您的产品手册、常见问题解答和故障排除指南，AutoRAG 使机器人能够准确地回答特定的客户问题，并自动参考最新信息。
跨网站内容进行语义搜索： 需要使您的网站内容可以通过自然语言轻松搜索吗？您可以使用 Cloudflare 的 Browser Rendering API 将您网站的页面捕获为 HTML，将其存储在 R2 中，然后连接 AutoRAG。然后，用户可以提出诸如“功能 X 如何工作？”之类的问题，并获得直接来自您网站内容的精确答案。

结论

Cloudflare AutoRAG 消除了通常与实施检索增强生成相关的重大运营负担。通过自动化整个管道——从数据摄取和处理到向量存储和人工智能响应生成——它使您可以专注于创建利用您独特数据的创新人工智能应用程序。AutoRAG 构建在 Cloudflare 可靠且可扩展的基础架构之上，为构建更智能、具有上下文感知能力的人工智能体验提供了一条简化的途径。

常见问题解答 (FAQ)

Q1：Cloudflare AutoRAG 究竟是什么？

AutoRAG 是 Cloudflare 上的一项完全托管的服务，可自动创建和维护检索增强生成 (RAG) 管道。它连接到您的数据（最初在 R2 中），处理索引、向量存储（使用 Vectorize）、检索，并使用 Workers AI 来生成以您的数据为基础的响应。

Q2：在公开测试期间，AutoRAG 的费用是多少？

在公开测试期间，启用和使用 AutoRAG 服务本身是免费的。但是，AutoRAG 会使用您帐户中的其他 Cloudflare 资源（例如用于存储的 R2、用于向量数据库的 Vectorize 以及用于处理/生成的 Workers AI），这些资源将根据标准的 Cloudflare 使用费率进行计费。

Q3：在测试期间是否有任何限制？

是的，为了在测试阶段管理资源，每个 Cloudflare 帐户最多可以创建 10 个 AutoRAG 实例。每个实例目前可以处理最多 100,000 个存储在连接的 R2 存储桶中的文件的索引。

Q4：AutoRAG 可以处理哪些类型的数据？

目前，AutoRAG 直接与 Cloudflare R2 存储桶集成。它可以处理这些存储桶中常见的的文件类型，包括 PDF、文本文件、HTML、CSV，甚至图像（使用视觉模型来生成文本描述）。您还可以通过使用 Browser Rendering API 将页面保存到 R2 来获取网络内容。计划支持其他数据源，如直接 URL 和 Cloudflare D1。

Q5：我需要手动设置或管理 Vectorize 数据库或 Workers AI 模型吗？

不需要，这是 AutoRAG 的核心优势。它会自动配置和管理必要的 Vectorize 数据库实例，并协调 Workers AI 模型的使用，以便在托管管道中进行嵌入和生成。您与 AutoRAG 服务进行交互，它会处理底层组件。

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.