描述
Cloudflare Vectorize 是一个强大的向量数据库,旨在促进全栈 AI 应用程序的开发。它在全球范围内分布,使开发人员能够高效地构建利用 AI 能力的应用程序。Vectorize 简化了嵌入查询的过程,嵌入是文本、图像和音频等值或对象的表示,经过优化以供机器学习模型和语义搜索算法使用。
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通过存储由机器学习模型生成的嵌入,包括内置于 Workers AI 的模型或来自 OpenAI 等平台的模型,Vectorize 使应用程序能够基于用户数据实现高级搜索、相似性、推荐、分类和异常检测能力。这些向量可以引用存储在 Cloudflare R2 中的图像、KV 中的文档和 D1 中的用户档案,允许在 Workers 平台内无缝集成,而无需额外的基础设施。
Vectorize 支持使用 Workers AI 创建向量嵌入、自动索引数据,并通过 AI 搜索生成上下文感知的响应。它是 Cloudflare 工具套件的一部分,这些工具在全球网络上运行由无服务器 GPU 驱动的机器学习模型,提供存储解决方案,而无需支付典型的云存储出口带宽费用。
开发人员可以在 Discord 上与 Workers 社区联系,讨论 Vectorize 并分享他们的项目。此外,关注 Twitter 上的 @CloudflareDev 可以获取产品公告和 Cloudflare 开发者平台的新动态。
- 类别向量数据库与检索
- 部署云端
- 平台网页版
Cloudflare Vectorize的核心功能
全球分布的向量数据库
嵌入查询
与 Cloudflare Workers 的集成
支持 OpenAI 模型
在 Cloudflare R2 中引用图像
在 KV 中存储文档
在 D1 中的用户档案
自动数据索引
如何使用 Cloudflare Vectorize?
创建:设置您的 Vectorize 数据库
上传:添加向量嵌入
查询:使用 Cloudflare Workers 检索嵌入
集成:在 AI 应用程序中使用嵌入
Cloudflare Vectorize的使用案例
- AI 驱动的搜索
- 推荐系统
- 异常检测
- 分类任务
- 相似性匹配



