AI AI
Vectorize Vectorize
Vectorize là vector database để làm semantic search/RAG trên nội dung học. Vector database cho RAG / semantic search — lưu embedding, query từ Workers AI hoặc model ngoài. Vectorize is a vector database for semantic search/RAG over your learning content. Vector database for RAG / semantic search — store embeddings, query from Workers AI or external models.
Là gì? What is it?
Vectorize là vector database để làm semantic search/RAG trên nội dung học. Vector database cho RAG / semantic search — lưu embedding, query từ Workers AI hoặc model ngoài. Vectorize is a vector database for semantic search/RAG over your learning content. Vector database for RAG / semantic search — store embeddings, query from Workers AI or external models.
Tại sao quan trọng? Why it matters
Thêm AI vào app mà không tự host GPU — inference và RAG chạy trên mạng Cloudflare. Add AI to apps without hosting GPUs — inference and RAG run on Cloudflare’s network.
Khi nào nên dùng? When to use it
- Khi bạn cần giải pháp Vectorize trên Cloudflare thay vì tự host When you need Vectorize on Cloudflare instead of self-hosting
- Khi team mới bắt đầu và muốn bản free/low-ops để thử When your team is starting out and wants a low-ops free tier to experiment
- Khi tài liệu chính thức gợi ý sản phẩm này cho use case của bạn When official docs recommend this product for your use case
Ví dụ đơn giản Simple example
Ví dụ: một team SME bật Vectorize cho website onboarding — họ thấy lợi ích ngay mà chưa cần kiến trúc phức tạp. Example: an SME team enables Vectorize for an onboarding site — they see value quickly without a complex architecture.
Đừng nhầm Vectorize với toàn bộ nền tảng Cloudflare — đây là một mảnh ghép; kết hợp với DNS/proxy và sản phẩm liên quan. Don’t confuse Vectorize with the entire Cloudflare platform — it’s one piece; combine it with DNS/proxy and related products.
Hình ảnh trực quan (Cloudflare Docs) Visual guides (Cloudflare Docs)
Retrieval Augmented Generation (RAG) Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG kết hợp retrieval (Vectorize/KV) với Workers AI để chatbot trả lời chính xác hơn — seeding knowledge và query path tách biệt. RAG combines retrieval with generative models for better text. It uses external knowledge to create factual, relevant responses, improving coherence and accuracy in NLP tasks like chatbots.
Thuật ngữ: Concepts: RAG · Vectorize · Workers AI · Knowledge seeding · Embeddings
Sơ đồ chính thức ↗ Official diagram ↗ · AI Artificial Intelligence (AI)
Sản phẩm liên quan Related products
- Workers AI Workers AI
Workers AI chạy inference (LLM/embeddings/vision) trên Cloudflare và tích hợp qua binding. Model inference (LLM, embedding, vision) qua binding Workers — trả tiền theo usage, chạy gần user. Workers AI runs inference (LLMs/embeddings/vision) on Cloudflare and integrates via bindings. Model inference (LLM, embeddings, vision) via Workers bindings — pay per use, runs near users.
- AI Gateway AI Gateway
AI Gateway giúp quản trị calls tới AI providers (routing, caching, observability, cost). Lớp quản trị request tới nhiều provider (OpenAI, Anthropic, …): cache, log, rate limit, chi phí. AI Gateway governs AI calls (routing, caching, observability, cost). Govern requests to multiple providers (OpenAI, Anthropic, …): cache, logs, rate limits, cost.
Tiếp theo Next step
Quay lại bản đồ sản phẩm hoặc chọn lộ trình học phù hợp. Return to the product map or pick a learning track.