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基于 Cloudflare 生态的 AI Agent 实现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我选择了 Cloudflare AI Search，因其运维成本低、稳定性高且性价比优。它将数据向量化并存储在全球节点的向量数据库中，便于访问 RAG 服务。
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关键要点
- 国内外有许多成熟的公司和平台提供现成的产品。
- 选择 Cloudflare AI Search 是因为运维成本低、稳定性高和性价比优。
- Cloudflare AI Search 是对几项底层能力的整合封装。
- 原始数据经过 embedding 模型向量化后存入 Vectorize 数据库。
- Vectorize 数据库运行在 Cloudflare 全球节点上。
- Workers 可以通过 env.AI.search() 或 REST API 直接访问 RAG 服务。
- 整条链路都在 Cloudflare 生态内。
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