Cloudflare AutoRAG：抓完数据就能“AI 问答”

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开发一个可用的RAG系统需要整合至少5个过程：数据存储→向量数据库→嵌入模型→LLM→定制逻辑。更可怕的是，随着数据变化，开发者需要手动重新索引和生成嵌入向量，才能保持系统相关性和性能。本该简单的"提问-智能回答"体验，变成了脆弱的胶水代码、脆弱的集成和持续的维护工作。 Cloudflare近日宣布推出的 AutoRAG 服务可能要改变了这一局面。AutoRAG 的核心亮点包括： 全托管端到端管道 ：自动化处理从数据摄取、分块、嵌入到向量存储（使用 Cloudflare Vectorize）、语义检索和响应生成（使用 Workers AI）的完整流程。 自动化索引与更新 ：持续监控数据源并在后台自动重新索引，无需手动干预即可保持 AI 知识库的实时性。 简化开发体验 ：将复杂的 RAG 组件（数据存储、向量数据库、嵌入模型、LLM、自定义逻辑）抽象化，使开发者能专注于应用构 ………………………………