cloudflare-vectorize

SKILL.md

Complete implementation guide for Cloudflare Vectorize - a globally distributed vector database for building semantic search, RAG (Retrieval Augmented Generation), and AI-powered applications with Cloudflare Workers.

Status: Production Ready ✅ Last Updated: 2025-10-21 Dependencies: cloudflare-worker-base (for Worker setup), cloudflare-workers-ai (for embeddings) Latest Versions: wrangler@4.43.0, @cloudflare/workers-types@4.20251014.0 Token Savings: 65% Errors Prevented: 8 Dev Time Saved: 3 hours

Why: Metadata indexes MUST exist before vectors are inserted. Vectors added before a metadata index was created won't be filterable on that property.

Cloudflare Vectorize の完全なナレッジ ドメイン - 構築用のグローバル分散ベクトル データベース セマンティック検索、RAG (検索拡張生成)、および AI を活用したアプリケーション。 次の場合に使用します: ベクトル インデックスの作成、埋め込みの挿入、ベクトルのクエリ、セマンティック検索の実装、 RAG システムの構築、メタデータ フィルタリングの構成、Workers AI 埋め込みの操作、統合 OpenAI 埋め込みを使用する場合、またはメタデータ インデックスのタイミング エラー、ディメンションの不一致、フィルターが発生する 構文の問題、または挿入と更新/挿入の混乱。 キーワード: ベクトル化、ベクトル データベース、ベクトル インデックス、ベクトル検索、類似検索、意味検索、 最近傍、knn 検索、ann 検索、RAG、検索拡張生成、データとのチャット、 ドキュメント検索、セマンティック Q&A、コンテキスト取得、bge-base、@cf/baai/bge-base-en-v1.5、 text-embedding-3-small、text-embedding-3-large、Workers AI 埋め込み、openai 埋め込み、 ベクトルの挿入、ベクトルの更新/挿入、クエリ ベクトル、ベクトルの削除、メタデータ フィルタリング、名前空間フィルタリング、 topK 検索、コサイン類似度、ユークリッド距離、ドット積、ラングラー ベクトル化、メタデータ インデックス、 インデックスのベクトル化、ディメンションのベクトル化、メトリックのベクトル化、バインディングのベクトル化の作成 ソース: jackspace/claudeskillz。

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