説明
Cloudflare Vectorizeは、フルスタックAIアプリケーションの開発を促進するために設計された強力なベクターデータベースです。グローバルに分散されており、開発者がAI機能を効率的に活用するアプリケーションを構築できるようにします。Vectorizeは、機械学習モデルやセマンティック検索アルゴリズムによって消費されるよう最適化された、テキスト、画像、音声などの値やオブジェクトの表現である埋め込みをクエリするプロセスを簡素化します。
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機械学習モデルによって生成された埋め込みを保存することで、Workers AIに組み込まれたものやOpenAIなどのプラットフォームから取得したものを含め、Vectorizeはユーザーデータに基づいた高度な検索、類似性、推薦、分類、異常検知機能を持つアプリケーションを可能にします。ベクターは、Cloudflare R2に保存された画像、KVにある文書、D1のユーザープロファイルを参照でき、追加のインフラなしでWorkersプラットフォーム内でシームレスに統合できます。
Vectorizeは、Workers AIを使用してベクタ埋め込みを作成し、データの自動インデックス作成をサポートし、AI検索を通じてコンテキストに応じた応答を生成するためのクエリを実行します。これは、サーバーレスGPUによって動かされる機械学習モデルをグローバルネットワーク上で実行するCloudflareのツール群の一部であり、通常のクラウドストレージの出口帯域幅料金なしでストレージソリューションを提供します。
開発者は、DiscordでWorkersコミュニティとつながり、Vectorizeについて議論し、プロジェクトを共有できます。また、Twitterで@CloudflareDevをフォローすることで、製品発表やCloudflare Developer Platform内の新しい開発に関する最新情報を得ることができます。
- カテゴリーベクトルデータベースと検索
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Cloudflare Vectorizeの主要機能
グローバルに分散されたベクターデータベース
埋め込みのクエリ
Cloudflare Workersとの統合
OpenAIモデルのサポート
Cloudflare R2の画像参照
KVの文書ストレージ
D1のユーザープロファイル
データの自動インデックス作成
Cloudflare Vectorizeの使い方は?
作成: Vectorizeデータベースを設定する
アップロード: ベクタ埋め込みを追加する
クエリ: Cloudflare Workersを使用して埋め込みを取得する
統合: AIアプリケーションで埋め込みを使用する
Cloudflare Vectorizeの使用例
- AI駆動の検索
- 推薦システム
- 異常検知
- 分類タスク
- 類似性マッチング



