Praktische Tutorials

Markieren Sie synthetische Workers-AI-Anfragen, verwenden Sie AI-Gateway-Protokolle, um Fehler zu finden, und unterscheiden Sie Probleme mit der Eingabe, dem Gateway und der Upstream-Autorisierung.

Erstellen Sie ein authentifiziertes Cloudflare AI Gateway, leiten Sie eine Workers-AI-Anfrage darüber weiter und überprüfen Sie beide Autorisierungsgrenzen.

Erstellen Sie über Cloudflare AI Gateway einen begrenzten Wiederherstellungspfad mit zwei Modellen, beobachten Sie einen kontrollierten Ausfall des primären Modells und weisen Sie nach, dass ein funktionierendes primäres Modell den Fallback nicht aufruft.

Schützen Sie ein Workers-AI-Gateway mit einem kleinen Anfragelimit, beobachten Sie Ablehnung und Wiederherstellung und konfigurieren Sie ein begrenztes Kostenbudget, ohne es auszuschöpfen.

Speichern Sie eine kleine öffentliche Workers-AI-Antwort zwischen, weisen Sie nach, dass eine exakt wiederholte Anfrage ein Cache-Treffer ist, und umgehen Sie den Cache, wenn eine aktuelle Ausgabe erforderlich ist.

Beschränken Sie die Ergebnisse der semantischen Suche auf einen serverseitig kontrollierten Kundennamensraum und einen Metadatenfilter für Kategorien.

Betten Sie eine Live-Suchabfrage ein, rufen Sie benachbarte Cloudflare-Vectorize-Datensätze ab und interpretieren Sie topK, Scores und leere Ergebnisse.

Ersetzen Sie ein indiziertes Dokument mit upsert, nehmen Sie ein anderes anhand seiner ID außer Betrieb und weisen Sie nach, dass unveränderte Vektoren unverändert bleiben.

Erstellen Sie einen kompatiblen Vectorize-Index, fügen Sie filterbare Dokumentmetadaten hinzu, speichern Sie identifizierte Vektoren und überprüfen Sie die Sichtbarkeit asynchroner Änderungen.

Rufen Sie zunächst freigegebene Vectorize-Passagen ab, bevor Workers AI eine Antwort erstellt, und geben Sie anschließend auflösbare Quellen oder ausdrücklich das Ergebnis ohne Evidenz zurück.

Lassen Sie Workers AI eine schreibgeschützte Katalogabfrage vorschlagen, validieren Sie Tool-Namen und Argumente und führen Sie nur einen zulässigen, begrenzten Aufruf aus.

Streamen Sie eine Workers-AI-Hilfeantwort an einen bereitgestellten Client, erkennen Sie den Abschluss, brechen Sie sicher ab und beenden Sie Dienstfehler ohne Hängenbleiben.

Erstellen Sie einen Workers-AI-Endpunkt, der fehlerhafte Eingaben frühzeitig ablehnt, Modellgrenzen von vorübergehenden Fehlern unterscheidet, höchstens einmal wiederholt und Anwendungsfehler getrennt behandelt.

Fordern Sie strukturierte Ticketfelder von Workers AI an, validieren Sie jeden vom Modell erzeugten Wert und verwerfen Sie fehlerhafte Ausgaben, bevor die Anwendung sie verwendet.

Generieren Sie mit Workers AI Embeddings für Dokumente und Suchanfragen, validieren Sie die Vektorkompatibilität und vergleichen Sie die semantische Ähnlichkeit lokal.

Verbinden Sie einen Worker mit Workers AI, erstellen Sie einen begrenzten Ticket-Zusammenfassungs-Endpunkt und überprüfen Sie lokale sowie bereitgestellte Inferenz sicher.

Binden Sie privaten R2-Speicher an einen Worker, akzeptieren Sie begrenzte Uploads, streamen Sie exakte Dokumentbytes, behandeln Sie Fehler und entfernen Sie die eigenen Cloud-Ressourcen.

Wenden Sie bereichsbezogene Ablaufregeln, zukünftige Speicherklassenwechsel und Bereinigungsregeln für Multipart-Uploads an, prüfen Sie aktuelle Metadaten, bewahren Sie aufbewahrte Daten und bereinigen Sie Ressourcen ausdrücklich.