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RAG 指的是檢索增強(qiáng)生成，開發(fā)者利用 RAG 可以將各種工具和服務(wù)拼湊起來構(gòu)建個性化的 AI 服務(wù)，例如藍(lán)點網(wǎng)可以將所有文章數(shù)據(jù)作為源搭建 AI 服務(wù)，當(dāng)提問時 AI 會自動從這部分?jǐn)?shù)據(jù)里給出回答。

以前開發(fā)者構(gòu)建 RAG 需要將多個服務(wù)例如數(shù)據(jù)存儲、適量數(shù)據(jù)庫、嵌入模型、LLM 以及自定義索引、檢索、生成邏輯拼接，更新數(shù)據(jù)時還可能還需要重新索引并重新生成嵌入，整個過程變得比較麻煩。

Cloudflare AutoRAG 服務(wù)可以解決這些問題，開發(fā)者只需要簡單點擊幾下就可以提供端到端的完全托管的 RAG 通道：從數(shù)據(jù)提取到自動分塊和嵌入數(shù)據(jù)，將向量存儲在 Cloudflare Vectorize 數(shù)據(jù)庫中，執(zhí)行語義檢索并使用 Workers AI 生成高質(zhì)量回答。

AutoRAG 可以在后臺持續(xù)監(jiān)控開發(fā)者的數(shù)據(jù)源和索引讓 AI 保持最新狀態(tài)而無需人工干預(yù)，幫助開發(fā)者構(gòu)建更加智能和更快的應(yīng)用程序，這些都只需要通過 Cloudflare AutoRAG 即可輕松構(gòu)建。

開發(fā)者也不需要編寫代碼使用 Workers AI、向量數(shù)據(jù)庫和 AI Gateway 來創(chuàng)建 RAG 系統(tǒng)，只需要創(chuàng)建 AutoRAG 實例并將其指向數(shù)據(jù)源例如 Cloudflare R2 存儲桶即可，在背后 Cloudflare 通過兩個過程：索引和查詢提供支持。

索引編制是個在后臺運(yùn)行的異步過程，該過程在創(chuàng)建 AutoRAG 后立即啟動并自動循環(huán)，在每一個作業(yè)完成后都重新處理文件或更新的文件，在索引編制過程中，用戶提供的內(nèi)容也會被自動轉(zhuǎn)換為針對語義搜索優(yōu)化的向量。

查詢則是用戶發(fā)送搜索請求時觸發(fā)的同步過程，AutoRAG 接受查詢并從矢量數(shù)據(jù)庫中檢索最新內(nèi)容，然后使用大型語言模型生成具有上下文窗口感知的回應(yīng)。

在公測期間 AutoRAG 可以免費啟用，包括索引、檢索和增強(qiáng)的計算操作都不會產(chǎn)生額外費用，每個賬戶可以免費創(chuàng)建最多 10 個 AutoRAG 實例，每個實例最多可以上傳 10 萬個文件。

但需要注意的是雖然這個功能本身暫時免費，使用的其他資源例如 Cloudflare R2 還是要收費的，具體有興趣的開發(fā)者可以前往 Cloudflare 控制臺、AI、AutoRAG 下查看幫助。

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