通常の Worker はコードに書かれたルールに従います。Workers AI を使うと、ホストされたモデルに、文章の要約、構造化データの生成、意味の比較、アプリケーションツールの提案を依頼できます。モデルは強力ですが結果は変動するため、信頼できるアプリケーションには、入力の制限、出力の検証、サービス障害への対応が必要です。すべての回答を無条件に信頼してはいけません。
小さなサポートチケットアプリケーションとともに、各 AI 概念を学びます。Workers AI バインディングで Cloudflare がホストするモデルを使い、ローカルとデプロイ後の実際の動作を観察し、各演習を標準の Workers Free 利用枠に収めます。機械学習の事前知識や Workers Paid プランは不要です。
6 つのガイド付きラボと、分類器を修復する 1 つの自主課題で構成されています。各スキルをガイド付きラボで学んでから自主課題に進みます。
学習する内容
- チケット要約エンドポイントを追加する： Worker を AI モデルに接続し、入力と出力を制限する。
- ヘルプの応答をストリーミングする： 生成した文章を少しずつ届け、完了とキャンセルを扱う。
- 検証済みチケットフィールドを抽出する： JSON を要求し、受け入れる前にモデル応答を検証する。
- 検索用埋め込みを生成する： テキストを互換性のあるベクトルに変換し、類似度でサポート文書を並べる。
- モデルが選んだツール呼び出しを検証する： 呼び出しを提案として扱い、検証した後、許可された操作だけを実行する。
- モデルサービスの失敗に対応する： 無効な入力、互換性のない出力、利用枠制限、一時的な失敗を区別し、回復を限定する。
- 未検証のチケット分類器： モデル出力を早すぎる段階で信頼する分類器を自主的に修復する。
このコースの対象者
ホストされた推論を初めて学び、小さく検証された AI 機能を構築したい Workers 開発者が対象です。
前提知識： Cloudflare Workers for Beginners、特に Connect LabEx to Your Cloudflare Account を完了してください。LabEx VM、Wrangler のデバイス認可、アカウント確認、アカウント ID 設定を説明します。JavaScript Worker ハンドラーを認識し、Worker をデプロイ、削除できることが必要です。
学習環境： 自分の Cloudflare 学習用アカウントを使います。各ユニットは新しい VM で始まり、独立した名前の使い捨て Worker を作成し、削除とログアウトで終わります。Workers AI 使用量は Neurons で測定され、アカウントの日次利用枠を共有します。例は小さく保ち、残りの枠が無制限だとは仮定しません。
よくある質問
機械学習の経験は必要ですか？
不要です。小さなサポートチケット課題とともに、要約、ストリーミング、構造化出力、埋め込み、ツールを説明します。Workers と JavaScript の基礎は必要です。
モデルの回答は毎回同じですか？
いいえ。モデル出力は変動します。ラボでは生成文の完全一致を要求せず、入力を制限し、出力を検証し、失敗に対応します。
モデルが選んだツール呼び出しを信頼できますか？
提案として扱ってください。許可された操作を実行する前にスキーマと範囲を検証し、任意の作業を行う指示として受け入れないでください。
Workers Paid は必要ですか？
小さな例は標準の Workers Free 利用枠を使います。Workers AI 使用量は Neurons で測定され、アカウントの日次利用枠を共有します。残りの枠が無制限だとは仮定しません。各ラボは自分のリソースのクリーンアップとログアウトで終わります。
