Vectorize是一个基于Cloudflare开发平台的分布式向量数据库，旨在加速AI应用开发。它支持高维向量的快速查询，适用于语义搜索、文档分类和推荐系统。通过IVF索引和PQ压缩技术，Vectorize提高了查询效率和准确性，并确保数据一致性和版本控制，能够处理高达500万向量，适合大规模应用。
Vectorize与Elasticsearch的集成简化了检索增强生成（RAG）管道的构建，自动化数据提取和向量搜索索引优化，使AI工程师能够更快开发高性能AI应用。Vectorize的评估工具帮助开发者选择最佳向量化策略，提高生成响应的准确性和相关性。
Cloudflare在Builder Day 2024发布18项更新，提升开发者体验。主要更新包括逐步部署、Cloudflare Queues、R2事件通知和全球分布式向量数据库Vectorize。新增功能有持久日志、Hyperdrive连接私有数据库、改进Node.js兼容性、静态资源托管等。Cloudflare还支持将Next.js应用部署到Workers，并提供CI/CD集成、预览URL、队列高吞吐量、服务绑定免请求费和免费图像优化。
作者使用Cloudflare的免费向量数据库和嵌入模型，将博客内容转化为聊天AI的知识库。通过RAG技术，AI能根据用户问题检索相关内容。由于缺乏中文嵌入模型，作者使用翻译模型将中文转为英文处理。实现中，作者利用Cloudflare Workers和HTTP API进行数据库操作，并实现了文章摘要和向量化。作者对Cloudflare的免费服务表示赞赏。
Cloudflare在AI开发产品周年庆时推出新功能：Workers AI升级GPU，支持更大模型和更快推理，简化定价；AI Gateway增加日志和评估功能；Vectorize发布，支持更大索引和更快查询。新定价基于模型任务和大小，提供免费额度。Cloudflare致力于提升AI应用性能和用户体验。
DataStax推出了RAGStack，这是一套用于创建AI应用程序的技术，以及Langflow的托管版本，用于构建RAG应用程序。他们还引入了Vectorize，用于在数据库层面生成非结构化数据的向量表示，并与Unstructured.io合作，提取和转换复杂数据以供LLM应用程序使用。
这篇文章介绍了如何在现有的Postgres数据库上运行向量搜索，并提供了一个名为pg_vectorize的开源扩展来简化这个过程。通过一次函数调用，可以设置和管理给定表的向量，并使用另一次函数调用进行搜索。这种方法省去了繁琐的过程，无需迁移数据或雇佣额外的团队。如果需要，还可以自定义搜索查询和索引。整个过程只需60秒。
Cloudflare推出全栈AI向量数据库Vectorize，可与Workers AI一起使用，用于语义搜索、分类、推荐和异常检测等用例。Vectorize的定价模型基于存储的向量维度和每月查询次数计费，目前处于公开测试阶段。
Vectorize is our brand-new vector database offering, designed to let you build full-stack, AI-powered applications entirely on Cloudflare’s global network: and you can start building with it right away
Vectorize.io Vectorize is a SaaS platform that automates data extraction from several sources and lets you quickly deploy real-time RAG pipelines for your unstructured data. It also includes...
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
