Cloudflare Agents, Workers AI, Vectorize, AI Gateway로 근거 기반 AI 지원 도우미를 구축하고 격리하며 복구합니다. 검색, 신원, 영구 상태, 승인된 작업을 작동하는 애플리케이션에 연결합니다.
출처에 근거한 도우미 출시, 고객 격리 누출 복구, 모델 경로 실패 후 승인된 작업 복구라는 독립 프로젝트 도전 과제 3개로 구성됩니다.
배울 내용
- 검색 가능한 출처에 근거한 지원 도우미 출시하기
- 고객 신원과 지식 검색을 올바른 범위 안에 유지하기
- 고객 간 지식 누출 복구하기
- 영구 Agent 상태를 명시적 작업 승인에 연결하기
- 주 모델 경로가 실패하면 승인된 작업 복구하기
- 애플리케이션 결과를 관찰하고 일회용 리소스 정리하기
이 과정의 대상
Cloudflare AI와 Agents 기초를 갖추고 통합 도우미를 독립적으로 테스트하려는 학습자를 위한 과정입니다.
사전 요구 사항: Workers와 Durable Objects 기초를 포함하여 Agents SDK, Workers AI, Vectorize, AI Gateway를 완료하세요. 바로 진입하는 학습자는 먼저 Connect LabEx to Your Cloudflare Account를 완료하세요.
학습 환경: 각 도전 과제는 자신이 승인한 학습 계정으로 새 LabEx VM에서 시작합니다. 작은 합성 데이터셋과 고유한 이름의 일회용 리소스를 사용하여 신원, 검색, 승인, 복구에 집중합니다.
자주 묻는 질문
RAG가 이 도우미에 무엇을 더하나요?
검색은 생성 전에 원문 구절을 제공하여 도우미가 관련 증거로 답을 뒷받침하도록 합니다. 출시 과제는 이 출처 기반 흐름을 연결합니다.
고객 격리는 프롬프트 지시만으로 이루어지나요?
아니요. 격리 과제는 애플리케이션 신원과 검색 범위를 확인합니다. 고객의 지식을 섞지 않고 경계를 복구하세요.
대체 경로가 작업 승인을 건너뛰어도 되나요?
복구 과제는 주 모델 경로가 실패해도 승인된 작업 동작을 유지합니다. 복구는 신원과 승인 경계를 유지해야 합니다.
이전 도전 과제의 Agent를 재사용하나요?
아니요. 각 도전 과제는 독립적으로 시작합니다. 지식과 계정을 재사용하고 실제 애플리케이션 결과를 확인하며 직접 만든 리소스만 삭제한 뒤 정리 후 로그아웃하세요.
