Cloudflare宣布Auto RAG(全托管检索增强生成服务)于2025年4月7日开放测试，该服务旨在简化情境感知AI系统在应用中的集成流程。
Auto RAG利用自有数据源与大语言模型实时结合，提高AI响应准确性，解决传统LLM知识时效性不足的问题。开发者此前需手动串联数据存储、向量数据库、嵌入模型等组件并处理索引更新，现由AutoRAG端到端托管。
> AutoRAG的核心功能为自动数据摄取、分块嵌入、向量存储于Cloudflare Vectorize数据库，以及基于语义检索生成智能响应。其流程包括：
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> 索引构建：从支持Cloudflare R2的数据源读取文件，转换为Markdown格式（含图像视觉-语言转换）、分块并生成嵌入向量；
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> 查询处理：接收请求后执行可选查询重写、向量检索并调用Workers AI生成答案
该服务整合Cloudflare R2、Vectorize、Workers AI和AI Gateway，支持性能监控和成本控制。测试期间实例创建与索引构建均免费，但每账户限建10个实例，单实例最多支持10万文件。未来规划扩展URL直解析、数据库结构化集成及递归分块技术。
Refer to https://blog.cloudflare.com/introducing-autorag-on-cloudflare/
