デモとアーキテクチャ

Workers AI は、動的でパフォーマンスの高いサービスを構築できます。次のデモアプリケーションとリファレンスアーキテクチャは、Workers AI をアーキテクチャ内で効果的に使う方法を示します。

リファレンスアーキテクチャ

Workers AI を使う次のリファレンスアーキテクチャを参照してください。

フルスタックアプリケーション

これらのサービスが、実際のフルスタックアプリケーション構成でどう組み合わさるかを示す実例です。

ユーザー生成コンテンツの保存

ユーザー生成コンテンツを R2 に保存し、高速で安全、かつコスト効率のよいアーキテクチャを実現します。

コネクテッド交通システムの最適化とセキュリティ

この図は、コネクテッド交通システムを最適化する Cloudflare のコンポーネントを示します。レイテンシを抑え、信頼性を確保し、重要なデータフローのセキュリティを強化する仕組みを説明します。

BigQuery のデータを Workers AI に取り込む

Cloudflare Worker を接続して Google BigQuery からデータを取得し、サーバーレス GPU で動く AI モデルを実行する Workers AI に渡せます。

マルチベンダーの AI 可観測性と制御

レート制限、キャッシュ、エラー処理などの機能をプロキシ層に移すことで、組織はサービスと推論サービスプロバイダー全体に統一した設定を適用できます。

コンポーザブル AI アーキテクチャ

このアーキテクチャ図は、AI アプリケーションを Cloudflare 上でエンドツーエンドに構築する方法、または個々のサービスを外部インフラやサービスと連携する方法を示します。

コンテンツに基づくアセット作成

AI システムはテキスト生成と text-to-image モデルを組み合わせ、テキストから視覚コンテンツを作ります。プロンプト生成、コンテンツモデレーション、さまざまな用途向けの画像生成を行います。

検索拡張生成（RAG）

RAG は検索と生成モデルを組み合わせ、より良いテキストを作ります。外部知識を使って事実に基づいた関連性の高い応答を生成し、チャットボットなどの NLP タスクで一貫性と正確さを高めます。

動画アップロード時の自動キャプション

自動音声認識を動画プラットフォームに組み込むと、コンテンツ制作者、配信者、配信事業者は、聴覚に障害のある人や、別の言語でコンテンツを消費したい人を含む、より広い視聴者に届けられます。

サーバーレスの画像コンテンツ管理

Cloudflare エコシステムの各種コンポーネントを使い、スケーラブルな画像管理ソリューションを構築します