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非公式本サイトは非公式の日本語ドキュメントであり、Cloudflare 公式サイトではありません。最新情報はdevelopers.cloudflare.comをご確認ください。

モデル

最終更新 Markdown で表示Agent セットアップ

AI Search は複数の段階でモデルを使います。使うモデルを自分で設定するか、AI Search に推奨のデフォルトを自動選択させることができます。

モデルの用途

AI Search は、次の段階で Workers AI モデルを使います。

  • 画像から Markdown への変換(データソースに画像がある場合): 物体検出とキャプション生成モデルで、画像の内容を Markdown に変換します。
  • 埋め込み: ドキュメントとクエリを、セマンティック検索向けのベクトル表現に変換します。
  • クエリの書き換え(任意): 利用者のクエリを言い換えて、検索精度を上げます。
  • リランキング(任意): クロスエンコーダーモデルで、取得結果を意味的な関連度順に並べ替えます。
  • 生成: 取得したコンテキストから最終応答を作ります。

モデルプロバイダー

すべての AI Search インスタンスは Workers AI のモデルに対応しています。OpenAI や Anthropic など、ほかのプロバイダーのモデルは、API キーを AI Gateway に追加し、そのゲートウェイを AI Search に接続すると使えます。

ほかのモデルプロバイダーで AI Search を使う手順は次のとおりです。

  1. プロバイダーのキーを AI Gateway に追加します。

  2. ゲートウェイを AI Search に接続します。

    • 新しい AI Search を作成するときは、プロバイダーキーが入った AI Gateway を選びます。
    • 既存の AI Search では、Settings を開き、Resources でキーが入ったゲートウェイに切り替えます。
  3. モデルを選びます

    • 埋め込みモデル: 新しい AI Search を作成するときだけ変更できます。
    • 生成モデル: 新しい AI Search の作成時に選べます。Settings でいつでも変更できます。

AI Search が対応しているのは、体験を最適化するために選定したモデルの一部です。対応モデル の一覧を参照してください。

Smart Default

モデル選択で Smart Default を選ぶと、AI Search が Cloudflare 推奨モデルを選び、時間とともに自動で更新します。明示的なモデル設定へは、Settings からいつでも切り替えられます。

リクエストごとの生成モデルの上書き

生成モデルは AI Search インスタンス単位で全体設定できます。加えて、AI Search API ではリクエストごとに上書きできます。コンテキストや利用者の好みに応じて生成モデルを動的に選びたいときに使います。

モデルの非推奨化

AI Search は、性能や機能が向上したモデルへ対応するため、特定モデルのサポートを終了することがあります。非推奨化の際は変更を告知し、そのモデルへアクセスできなくなる終了日を示します。AI Search に依存するアプリケーションは、安定して動かし続けるために、ときどき更新が必要になることがあります。

モデルのライフサイクル

AI Search のモデルは、安定性と予測しやすい非推奨化のため、次のライフサイクルに従います。

  1. Production: モデルは現役でサポートされ、利用を推奨します。Smart Defaults に含まれ、継続的な更新と保守を受けます。
  2. Announcement & Transition: モデルは利用できますが、非推奨化の対象です。終了日はドキュメント、リリースノート、そのほか公式チャネルで伝えます。この段階では、推奨の後継モデルへの移行を推奨します。
  3. Automatic Upgrade(該当する場合): Smart Default を選んでいる場合、AI Search はリクエストを推奨の後継モデルへ自動で切り替えます。
  4. End of life: モデルは利用できなくなります。廃止済みモデルへのリクエストは明確なエラーメッセージを返し、ドキュメントと Smart Defaults から削除されます。

モデルとライフサイクルの状態について、詳しくは 対応モデル を参照してください。

推奨事項

  • リリースノート を定期的に確認し、更新を把握します。
  • 告知された終了日に合わせて、移行作業を計画します。
  • 終了日より前に、推奨の後継モデルへ移行してテストします。

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