第15章：AIドキュメント検索アプリを完成させよう 🏁
最後は、ここまでの機能を小さなAIドキュメント検索アプリにまとめます。
自分の学習メモやMarkdownを検索できるアプリを作るイメージです。
1. 完成イメージ 🧭
構成はこうです。
React
↓ 質問
Worker API
↓
AI Gateway
↓
Workers AIでembedding / 回答生成
↓
VectorizeまたはAI Search
↓
D1 / R2
まずはVectorizeで自前RAG、発展でAI Searchを検討します。
2. データ登録の流れ 📚
学習メモを登録します。
Markdown本文 → R2
タイトルや説明 → D1
embedding → Vectorize
AI Searchを使う場合は、データソース接続とindex化の流れを確認します。
3. 検索の流れ 🔎
ユーザー質問から検索します。
質問
↓ embedding
Vectorize query
↓ 関連メモ
Workers AIで回答生成
↓
出典付きで表示
出典を表示すると、回答の確認がしやすくなります。
4. 本番前チェック ✅
公開前に確認します。
- AI Gatewayで観測できるか
- Rate Limitingがあるか
- promptやqueryの長さ制限があるか
- 権限のない文書が出ないか
- R2 keyやmetadataに個人情報を入れすぎていないか
- Browser Runの対象が許可されたサイトか
- costsとlimitsを確認したか
AI検索は便利ですが、データの扱いに注意します。
5. 章末チェック ✅
- AIドキュメント検索の全体構成を説明できる
- R2、D1、Vectorizeの役割を分けられる
- AI Gatewayで観測と制御を考えられる
- AI Searchへの発展を説明できる
- 実用AIアプリの安全チェックができる
この章で覚える一言はこれです。
CloudflareのAI機能を組み合わせると、保存・検索・生成・観測まで含むAI検索アプリを作れます 🏁
