cloudflare-vectorize

Cloudflare Vectorize

Cloudflare Workers を使ってセマンティック検索、RAG（検索拡張生成）、AI を活用したアプリケーションを構築するための、グローバル分散型ベクトルデータベース Cloudflare Vectorize の完全な実装ガイドです。

ステータス：本番環境対応 ✅ 最終更新日：2025-10-21 依存関係：cloudflare-worker-base（Worker のセットアップ用）、cloudflare-workers-ai（埋め込み用） 最新バージョン：[email protected]、@cloudflare/[email protected] トークン削減量：約65% 防止できるエラー数：8 削減できる開発時間：約3時間

このスキルでできること

主な機能

• ✅ インデックス管理：ベクトルインデックスの作成、設定、管理
• ✅ ベクトル操作：ベクトルの挿入、アップサート、クエリ、削除、一覧表示
• ✅ メタデータのフィルタリング：インデックスごとに10個のメタデータインデックスを使用した高度なフィルタリング
• ✅ セマンティック検索：コサイン、ユークリッド、内積の各距離指標を使用した類似ベクトルの検索
• ✅ RAG パターン：検索拡張生成のワークフロー一式
• ✅ Workers AI との統合：@cf/baai/bge-base-en-v1.5 によるネイティブな埋め込み生成
• ✅ OpenAI との統合：text-embedding-3-small/large モデルに対応
• ✅ ドキュメント処理：テキストのチャンク分割と一括取り込みのパイプライン

含まれるテンプレート

1. basic-search.ts - Workers AI を使ったシンプルなベクトル検索
2. rag-chat.ts - コンテキスト検索機能を備えた RAG チャットボット一式
3. document-ingestion.ts - ドキュメントのチャンク分割と埋め込み生成のパイプライン
4. metadata-filtering.ts - 高度なフィルタリングの例

重要なセットアップルール

⚠️ ベクトルを挿入する前に必ず行うこと

# 1. Create the index with FIXED dimensions and metric
npx wrangler vectorize create my-index \
  --dimensions=768 \
  --metric=cosine

# 2. Create metadata indexes IMMEDIATELY (before inserting vectors!)
npx wrangler vectorize create-metadata-index my-index \
  --property-name=category \
  --type=string

npx wrangler vectorize create-metadata-index my-index \
  --property-name=timestamp \
  --type=number

理由：メタデータインデックスは、ベクトルを挿入する前に必ず作成しておく必要があります。メタデータインデックスの作成前に追加されたベクトルは、そのプロパティでフィルタリングできません。

インデックスの設定（後から変更できません）

# Dimensions MUST match your embedding model output:
# - Workers AI @cf/baai/bge-base-en-v1.5: 768 dimensions
# - OpenAI text-embedding-3-small: 1536 dimensions
# - OpenAI text-embedding-3-large: 3072 dimensions

# Metrics determine similarity calculation:
# - cosine: Best for normalized embeddings (most common)
# - euclidean: Absolute distance between vectors
# - dot-product: For non-normalized vectors

Wrangler の設定

wrangler.jsonc：

{
  "name": "my-vectorize-worker",
  "main": "src/index.ts",
  "compatibility_date": "2025-10-21",
  "vectorize": [
    {
      "binding": "VECTORIZE_INDEX",
      "index_name": "my-index"
    }
  ],
  "ai": {
    "binding": "AI"
  }
}

TypeScript の型

export interface Env {
  VECTORIZE_INDEX: VectorizeIndex;
  AI: Ai;
}

interface VectorizeVector {
  id: string;
  values: number[] | Float32Array | Float64Array;
  namespace?: string;
  metadata?: Record<string, string | number | boolean | string[]>;
}

interface VectorizeMatches {
  matches: Array<{
    id: string;
    score: number;
    values?: number[];
    metadata?: Record<string, any>;
    namespace?: string;
  }>;
  count: number;
}

よく使う操作

1. Insert と Upsert の違い

// INSERT: Keeps first insertion if ID exists
await env.VECTORIZE_INDEX.insert([
  {
    id: "doc-1",
    values: [0.1, 0.2, 0.3, ...],
    metadata: { title: "First version" }
  }
]);

// UPSERT: Overwrites with latest if ID exists (use this for updates)
await env.VECTORIZE_INDEX.upsert([
  {
    id: "doc-1",
    values: [0.1, 0.2, 0.3, ...],
    metadata: { title: "Updated version" }
  }
]);

2. フィルターを使ったクエリ

// Generate embedding for query
const queryEmbedding = await env.AI.run('@cf/baai/bge-base-en-v1.5', {
  text: "What is Cloudflare Workers?"
});

// Search with metadata filtering
const results = await env.VECTORIZE_INDEX.query(
  queryEmbedding.data[0],
  {
    topK: 5,
    filter: {
      category: "documentation",
      timestamp: { $gte: 1704067200 }  // After Jan 1, 2024
    },
    returnMetadata: 'all',
    returnValues: false,
    namespace: 'prod'
  }
);

3. メタデータのフィルター演算子

// Equality (implicit $eq)
{ category: "docs" }

// Explicit operators
{ status: { $ne: "archived" } }

// In array
{ category: { $in: ["docs", "tutorials", "guides"] } }

// Not in array
{ category: { $nin: ["deprecated", "draft"] } }

// Range queries (numbers)
{
  timestamp: {
    $gte: 1704067200,  // >= Jan 1, 2024
    $lt: 1735689600    // < Jan 1, 2025
  }
}

// Range queries (strings) - prefix searching
{
  url: {
    $gte: "/docs/workers",
    $lt: "/docs/workersz"  // Matches all /docs/workers/*
  }
}

// Nested metadata with dot notation
{ "author.id": "user123" }

// Multiple conditions (implicit AND)
{
  category: "docs",
  language: "en",
  "metadata.published": true
}

4. 名前空間によるフィルタリング

// Insert with namespace (partition key)
await env.VECTORIZE_INDEX.upsert([
  {
    id: "1",
    values: embedding,
    namespace: "customer-123",
    metadata: { type: "support_ticket" }
  }
]);

// Query only within namespace
const results = await env.VECTORIZE_INDEX.query(queryVector, {
  topK: 5,
  namespace: "customer-123"  // Only search this customer's data
});

5. ベクトルの一覧表示と削除

// List vector IDs (paginated)
const vectors = await env.VECTORIZE_INDEX.listVectors({
  cursor: null,
  limit: 100
});

// Get specific vectors by ID
const retrieved = await env.VECTORIZE_INDEX.getByIds([
  "doc-1", "doc-2", "doc-3"
]);

// Delete vectors
await env.VECTORIZE_INDEX.deleteByIds([
  "doc-1", "doc-2"
]);

埋め込みの生成

Workers AI（推奨・無料）

const embeddings = await env.AI.run('@cf/baai/bge-base-en-v1.5', {
  text: ["Document 1 content", "Document 2 content"]
});

// embeddings.data is number[][] (array of 768-dim vectors)
const vectors = embeddings.data.map((values, i) => ({
  id: `doc-${i}`,
  values,
  metadata: { source: 'batch-import' }
}));

await env.VECTORIZE_INDEX.upsert(vectors);

OpenAI の埋め込み

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({ apiKey: env.OPENAI_API_KEY });

const response = await openai.embeddings.create({
  model: "text-embedding-3-small",  // 1536 dimensions
  input: "Text to embed"
});

await env.VECTORIZE_INDEX.upsert([{
  id: "doc-1",
  values: response.data[0].embedding,
  metadata: { model: "openai-3-small" }
}]);

メタデータのベストプラクティス

1. カーディナリティに関する考慮事項

カーディナリティが低い（$eq フィルターに適しています）：

// Few unique values - efficient filtering
metadata: {
  category: "docs",        // ~10 categories
  language: "en",          // ~5 languages
  published: true          // 2 values (boolean)
}

カーディナリティが高い（範囲クエリでは避けてください）：

// Many unique values - avoid large range scans
metadata: {
  user_id: "uuid-v4...",         // Millions of unique values
  timestamp_ms: 1704067200123    // Use seconds instead
}

2. メタデータの制限

• Vectorize インデックスごとに、メタデータインデックスは最大10個
• ベクトルごとのメタデータは最大10 KiB
• 文字列インデックス：先頭64バイト（UTF-8）
• 数値インデックス：Float64 精度
• フィルターサイズ：最大2048バイト（コンパクトな JSON）

3. キーの制限

// ❌ INVALID metadata keys
metadata: {
  "": "value",              // Empty key
  "user.name": "John",      // Contains dot (reserved for nesting)
  "$admin": true,           // Starts with $
  "key\"with\"quotes": 1    // Contains quotes
}

// ✅ VALID metadata keys
metadata: {
  "user_name": "John",
  "isAdmin": true,
  "nested": { "allowed": true }  // Access as "nested.allowed" in filters
}

RAG パターン（完全な例）

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env): Promise<Response> {
    const { question } = await request.json();

    // 1. Generate embedding for user question
    const questionEmbedding = await env.AI.run('@cf/baai/bge-base-en-v1.5', {
      text: question
    });

    // 2. Search vector database for similar content
    const results = await env.VECTORIZE_INDEX.query(
      questionEmbedding.data[0],
      {
        topK: 3,
        returnMetadata: 'all',
        filter: { type: "documentation" }
      }
    );

    // 3. Build context from retrieved documents
    const context = results.matches
      .map(m => m.metadata.content)
      .join('\n\n---\n\n');

    // 4. Generate answer with LLM using context
    const answer = await env.AI.run('@cf/meta/llama-3-8b-instruct', {
      messages: [
        {
          role: "system",
          content: `Answer based on this context:\n\n${context}`
        },
        {
          role: "user",
          content: question
        }
      ]
    });

    return Response.json({
      answer: answer.response,
      sources: results.matches.map(m => m.metadata.title)
    });
  }
};

ドキュメントのチャンク分割戦略

function chunkText(text: string, maxChunkSize = 500): string[] {
  const sentences = text.match(/[^.!?]+[.!?]+/g) || [text];
  const chunks: string[] = [];
  let currentChunk = '';

  for (const sentence of sentences) {
    if ((currentChunk + sentence).length > maxChunkSize && currentChunk) {
      chunks.push(currentChunk.trim());
      currentChunk = sentence;
    } else {
      currentChunk += sentence;
    }
  }

  if (currentChunk) chunks.push(currentChunk.trim());
  return chunks;
}

// Usage
const chunks = chunkText(longDocument, 500);
const embeddings = await env.AI.run('@cf/baai/bge-base-en-v1.5', {
  text: chunks
});

const vectors = embeddings.data.map((values, i) => ({
  id: `doc-${docId}-chunk-${i}`,
  values,
  metadata: {
    doc_id: docId,
    chunk_index: i,
    total_chunks: chunks.length,
    content: chunks[i]
  }
}));

await env.VECTORIZE_INDEX.upsert(vectors);

よくあるエラーと解決方法

エラー1：ベクトル挿入後にメタデータインデックスを作成した

Problem: Filtering doesn't work on existing vectors
Solution: Delete and re-insert vectors OR create metadata indexes BEFORE inserting

エラー2：次元の不一致

Problem: "Vector dimensions do not match index configuration"
Solution: Ensure embedding model output matches index dimensions:
  - Workers AI bge-base: 768
  - OpenAI small: 1536
  - OpenAI large: 3072

エラー3：無効なメタデータキー

Problem: "Invalid metadata key"
Solution: Keys cannot:
  - Be empty
  - Contain . (dot)
  - Contain " (quote)
  - Start with $ (dollar sign)

エラー4：フィルターが大きすぎる

Problem: "Filter exceeds 2048 bytes"
Solution: Simplify filter or split into multiple queries

エラー5：カーディナリティが高いフィールドに対する範囲クエリ

Problem: Slow queries or reduced accuracy
Solution: Use lower cardinality fields for range queries, or use seconds instead of milliseconds for timestamps

エラー6：Insert と Upsert の混同

Problem: Updates not reflecting in index
Solution: Use upsert() to overwrite existing vectors, not insert()

エラー7：バインディングの不足

Problem: "VECTORIZE_INDEX is not defined"
Solution: Add [[vectorize]] binding to wrangler.jsonc

エラー8：名前空間とメタデータの混同

Problem: Unclear when to use namespace vs metadata filtering
Solution:
  - Namespace: Partition key, applied BEFORE metadata filters
  - Metadata: Flexible key-value filtering within namespace

Wrangler CLI リファレンス

# Create index (dimensions and metric cannot be changed later!)
npx wrangler vectorize create <name> \
  --dimensions=768 \
  --metric=cosine

# List indexes
npx wrangler vectorize list

# Get index details
npx wrangler vectorize get <name>

# Get index info (vector count, mutations)
npx wrangler vectorize info <name>

# Delete index
npx wrangler vectorize delete <name>

# Create metadata index (BEFORE inserting vectors!)
npx wrangler vectorize create-metadata-index <name> \
  --property-name=category \
  --type=string

# List metadata indexes
npx wrangler vectorize list-metadata-index <name>

# Delete metadata index
npx wrangler vectorize delete-metadata-index <name> \
  --property-name=category

# Insert vectors from file
npx wrangler vectorize insert <name> \
  --file=vectors.ndjson

# Query vectors
npx wrangler vectorize query <name> \
  --vector="[0.1, 0.2, ...]" \
  --top-k=5 \
  --return-metadata=all

# List vector IDs
npx wrangler vectorize list-vectors <name> \
  --count=100

# Get vectors by IDs
npx wrangler vectorize get-vectors <name> \
  --ids="id1,id2,id3"

# Delete vectors by IDs
npx wrangler vectorize delete-vectors <name> \
  --ids="id1,id2,id3"

パフォーマンスのヒント

1. 一括操作：100～1000個のベクトルをまとめて挿入またはアップサートします
2. 返却内容の選択：必要な場合にのみ returnValues: true を使用します（帯域幅を節約できます）
3. メタデータのカーディナリティ：範囲クエリ用に、インデックス化するメタデータフィールドのカーディナリティを低く保ちます
4. 名前空間によるフィルタリング：メタデータフィルターより先に名前空間フィルターを適用します（先に処理されます）
5. クエリの最適化：レイテンシを最小限に抑えるには topK=3-10 を使用します（値を大きくすると検索時間が長くなります）

このスキルを使用するタイミング

✅ Vectorize を使用するケース：

• ドキュメント、製品、コンテンツのセマンティック検索を構築する場合
• コンテキスト検索機能を備えた RAG チャットボットを実装する場合
• 類似性に基づくレコメンデーションエンジンを作成する場合
• マルチテナントアプリケーションを構築する場合（名前空間を使用してください）
• グローバルな分散と低レイテンシが必要な場合

❌ Vectorize を使用しないケース：

• 従来のリレーショナルデータ（D1 を使用してください）
• キーと値の検索（KV を使用してください）
• 大容量ファイルのストレージ（R2 を使用してください）
• リアルタイムの共同作業状態（Durable Objects を使用してください）

テンプレートの場所

動作するコード例はすべて ./templates/ にあります：

• basic-search.ts - シンプルなベクトル検索の実装
• rag-chat.ts - 完全な RAG チャットボット
• document-ingestion.ts - ドキュメント処理パイプライン
• metadata-filtering.ts - 高度なフィルタリングパターン

リファレンスドキュメント

詳細なガイドは ./references/ にあります：

• wrangler-commands.md - CLI リファレンスの全項目
• index-operations.md - インデックスの作成と管理
• vector-operations.md - 挿入、クエリ、削除の操作
• metadata-guide.md - メタデータインデックスとフィルタリング
• embedding-models.md - モデルの設定

統合例

完全な統合ガイドは ./references/ にあります：

• integration-workers-ai-bge-base.md - Workers AI の統合（@cf/baai/bge-base-en-v1.5）
• integration-openai-embeddings.md - OpenAI 埋め込みの統合

公式ドキュメント

• Vectorize ドキュメント
• Workers AI モデル
• RAG チュートリアル

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バージョン：1.0.0 ステータス：本番環境対応 ✅ トークン削減量：約 65% 防止したエラー：主要な 8 カテゴリ 開発時間の削減：実装あたり約 2.5 時間