Construisez, isolez et restaurez un assistant d’assistance IA étayé par des sources avec Cloudflare Agents, Workers AI, Vectorize et AI Gateway. Reliez la recherche, l’identité, l’état durable et les actions approuvées dans une application fonctionnelle.
Le cours comprend trois défis de projet autonomes : lancer un assistant appuyé sur des sources, réparer une fuite entre clients et récupérer une action approuvée après un échec de route de modèle.
Ce que vous apprendrez
- Lancer un assistant d’assistance appuyé sur des sources récupérables
- Maintenir l’identité du client et la recherche de connaissances dans le bon périmètre
- Réparer une fuite de connaissances entre clients
- Relier l’état durable de l’Agent à une approbation explicite des actions
- Récupérer une action approuvée lorsque la route du modèle principal échoue
- Observer les résultats applicatifs et nettoyer les ressources temporaires
À qui s’adresse ce cours
Ce cours s’adresse aux apprenants possédant les bases de Cloudflare AI et Agents qui souhaitent tester un assistant intégré de manière autonome.
Prérequis : Terminez Agents SDK, Workers AI, Vectorize et AI Gateway, ainsi que leurs bases Workers et Durable Objects. Les apprenants entrant directement terminent d’abord Connect LabEx to Your Cloudflare Account.
Environnement d’apprentissage : Chaque défi commence dans une nouvelle VM LabEx avec votre propre compte d’apprentissage autorisé. Les petits jeux de données fictives et les ressources temporaires aux noms uniques permettent de se concentrer sur l’identité, la recherche, l’approbation et la récupération.
Questions fréquentes
Qu’apporte RAG à cet assistant ?
La recherche fournit des passages sources avant la génération afin que l’assistant puisse étayer une réponse avec des preuves pertinentes. Le défi de lancement relie ce processus appuyé sur des sources.
L’isolation des clients est-elle seulement une instruction dans le prompt ?
Non. Le défi d’isolation vérifie l’identité applicative et le périmètre de recherche. Réparez la limite sans mélanger les connaissances des clients.
Le repli peut-il ignorer l’approbation d’une action ?
Le défi de récupération préserve le comportement des actions approuvées lorsque la route du modèle principal échoue. La récupération doit maintenir les limites d’identité et d’approbation.
Dois-je réutiliser l’Agent du défi précédent ?
Non. Chaque défi commence indépendamment. Réutilisez vos connaissances et votre compte, vérifiez les résultats applicatifs réels, supprimez uniquement les ressources que vous avez créées et déconnectez-vous après le nettoyage.
