Um Worker comum segue regras escritas no código. Workers AI permite que ele também peça a um modelo hospedado para resumir texto, produzir dados estruturados, comparar significado ou propor uma ferramenta da aplicação. O modelo é poderoso, mas variável; uma aplicação confiável deve limitar entradas, validar saídas e tratar falhas do serviço em vez de confiar em todas as respostas.
O curso apresenta cada nova ideia de IA junto de uma pequena aplicação de chamados de suporte. Você usa modelos hospedados pela Cloudflare por um binding Workers AI, observa comportamento real localmente e após a implantação e mantém cada exercício dentro da alocação padrão do Workers Free. Não é necessário conhecimento prévio de aprendizado de máquina nem plano Workers Paid. São 6 laboratórios guiados e 1 desafio independente de reparo de classificador. Os laboratórios guiados apresentam cada habilidade antes do desafio.
O que você vai aprender
- Adicionar um endpoint de resumo de chamados: conectar um Worker a um modelo de IA e limitar entrada e saída.
- Transmitir uma resposta de ajuda: entregar texto gerado em partes e tratar conclusão ou cancelamento.
- Extrair campos validados de chamados: solicitar JSON e validar a resposta do modelo antes de aceitá-la.
- Gerar embeddings de pesquisa: transformar texto em vetores compatíveis e classificar documentos de suporte por similaridade.
- Validar chamadas de ferramentas escolhidas pelo modelo: tratar uma chamada como proposta, validá-la e executar somente uma operação permitida.
- Tratar falhas do serviço de modelos: separar entrada inválida, saída incompatível, limites de cota e falhas temporárias com recuperação limitada.
- Classificador de chamados sem verificação: reparar de forma independente um classificador que confia cedo demais na saída do modelo.
Para quem é este curso
Desenvolvedores de Workers iniciando em inferência hospedada que querem construir pequenos recursos de IA validados.
Pré-requisitos: Conclua Cloudflare Workers for Beginners, especialmente Connect LabEx to Your Cloudflare Account. Ele explica a VM do LabEx, autorização de dispositivo do Wrangler, confirmação de conta e configuração do ID da conta. Você já deve reconhecer um manipulador JavaScript de Worker e saber implantar e remover um Worker.
Ambiente de aprendizagem: Use sua própria conta de aprendizagem da Cloudflare. Cada unidade começa em uma nova VM, cria um Worker descartável com nome independente e termina com sua exclusão e saída da conta. O uso do Workers AI é medido em Neurons e compartilha uma franquia diária da conta; os exemplos são pequenos e nunca presumem que a franquia restante seja ilimitada.
Perguntas frequentes
Preciso de experiência em aprendizado de máquina?
Não. O curso apresenta resumos, streaming, saída estruturada, embeddings e ferramentas junto de pequenas tarefas de chamados de suporte. Fundamentos de Workers e JavaScript são necessários.
Todas as respostas do modelo serão iguais?
Não. A saída do modelo pode variar. Os laboratórios limitam entradas, validam saídas e tratam falhas em vez de exigir texto gerado exatamente igual.
Posso confiar em uma chamada de ferramenta escolhida pelo modelo?
Trate-a como uma proposta. Valide seu esquema e escopo antes de executar uma operação permitida; não a aceite como instrução para realizar trabalho arbitrário.
Isso exige Workers Paid?
Os pequenos exemplos usam a alocação padrão do Workers Free. O uso do Workers AI é medido em Neurons e compartilha uma franquia diária da conta; não se presume que o saldo seja ilimitado. Cada laboratório termina com limpeza dos recursos próprios e saída da conta.
