Cloudflare Worker を接続して Google BigQuery からデータを取得し、サーバーレス GPU で動く AI モデルを実行する Workers AI に渡せます。テキストの感情スコアを検出したり、記事のタグを生成したりするなど、AI が生成した応答でデータを補強できます。この文書は、Workers AI を試したいときや、新しいさまざまな AI モデル が BigQuery 上のデータでどう動くかを見たいときの、簡単な始め方を説明します。
この統合は、データを取得したり、その場でレポートを作ったりするために、ユーザー操作が必要なワークフロー向けです。
- ユーザーが Worker ↗ のエンドポイントへリクエストを送ります。（必要に応じて、手前に Access を置いてユーザーを認証できます）。
- Worker は、サービスキーなど 安全に保存した Google Cloud Platform のサービスアカウント情報を取得し、JSON Web Token を生成して、認証済みの API リクエストを BigQuery へ発行します。
- Worker は BigQuery からデータを受け取り、Workers AI とやり取りするときに繰り返しやすい 形式へ変換 します。
- Worker は Workers AI との ネイティブ統合 を使い、BigQuery のデータを転送し、Cloudflare がホストする AI モデルの 1 つで実行します。
- BigQuery から取得した元データと、AI が生成した情報を、ステップ 1 のリクエストへの応答としてユーザーへ返します。
定期実行や、時間がかかるワークフローでは、バッチ方式を選べます。この図では、BigQuery から取り込んだデータを使える製品もさらに示しています。ワークロードの開始をスケジュールするには、Developer Platform に組み込まれ、Workers 利用時は無料の Cron Triggers を使います。
- Cron Trigger が、ユーザー操作なしで Worker を呼び出します。
- Worker は、サービスキーなど 安全に保存した Google Cloud Platform のサービスアカウント情報を取得し、JSON Web Token を生成して、認証済みの API リクエストを BigQuery へ発行します。
- Worker は BigQuery からデータを受け取り、Workers AI とやり取りするときに繰り返しやすい 形式へ変換 します。
- Worker は Workers AI との ネイティブ統合 を使い、BigQuery のデータを転送して、関連するコンテンツを生成します。
- 任意で、BigQuery のデータと AI が生成したデータを、さまざまな Cloudflare サービスに保存できます。
- SQL データベースの D1 へ保存します。
- ステップ 4 で Workers AI を使って embeddings を生成した場合は、Vectorize に保存できます。この種のソリューションについて詳しくは、Retrieval Augmented Generation のリファレンスアーキテクチャ図を確認してください。
- 出力をキーと値の形で保存して使う場合は、Workers KV へ保存できます。
- BigQuery と Workers AI から取得したデータをオブジェクト（画像、ファイル、JSON など）として保存したい場合は、送信料金のないオブジェクトストレージ R2 を使えます。
- 新しい結果ができたときやエラーが起きたときに、システムやユーザーへ通知する連携を設定できます。Workers 自体でも、すでに追加の オブザーバビリティ を提供できます。
- 前のステップで取得・生成したデータをすべて含むメールは、Email Routing で送れます。
- Workers では HTTP リクエストを発行できるため、処理が終わったときやエラー時に webhook や API エンドポイントへ通知できます。