Cloudflare RAG

Cloudflare RAG 概述

Cloudflare RAG（Retrieval Augmented Generation）是一个全栈示例，展示如何使用 Cloudflare 构建 RAG 应用程序。该项目结合了 Cloudflare Workers、Pages、D1、KV、R2、AI Gateway 和 Workers AI 等技术，以实现强大的检索增强生成能力。

主要特点：

• 流式交互： 使用服务器推送事件（Server-Sent Events）实时更新用户界面。
• 混合检索： 结合 D1 的全文搜索和 Vectorize 的向量检索，提供最佳检索结果。
• 多供应商切换： 通过 AI Gateway 在 OpenAI、Groq 和 Anthropic 等不同提供商之间切换，并提供后备支持。
• IP 限速： 利用 Cloudflare 的 KV 实现按 IP 限速。
• OCR 功能： 使用 unpdf 库在 Cloudflare Worker 中实现光学字符识别。
• 智能负载均衡： 自动优化工作负载的放置，以减少延迟并加速应用程序。

使用场景

Cloudflare RAG 适用于多种场景，特别是需要智能响应生成和检索增强的应用。例如：

1. 客服系统： 在客户与客服代表之间，提供自动化的响应生成，利用混合检索以提取相关信息。
2. 知识库查询： 用户输入查询后，系统可以从数据库中检索信息并生成综合性回答。
3. 文档处理： 对于文档的自动分析和信息提取，结合OCR技术可以处理扫描文档的内容。
4. 个性化推荐： 结合用户行为数据生成个性化的信息和内容推荐。

通过利用 Cloudflare 的基础设施和 RAG 方法，开发者能够构建高效、响应迅速且智能的应用程序，满足多种商业需求。