第7章: Workers AI を使ったサーバーレスAI機能

7.1 Workers AI とは？

Workers AI は、Cloudflareの世界中のGPU搭載エッジサーバー上で、オープンソースの最先端AIモデル（Llama 3、Mistral、Whisper、Embeddingモデルなど）をサーバーレスで直接実行できるサービスです。

• APIキー不要: OpenAIなどの外部APIキーを管理する必要がありません。
• 低レイテンシ: ユーザーの最寄りエッジで推論が実行されます。
• 充実した無料枠: 毎日10,000ニューロン（一定回数の推論）が無料。

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7.2 wrangler.jsonc へのAIバインディング設定

{
  "name": "my-ai-app",
  "main": "src/index.ts",
  "ai": {
    "binding": "AI"
  }
}

バインディングを追加したら、型定義を更新します。

npx wrangler types

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7.3 Hono から AI モデルを呼び出すコード例

import { Hono } from 'hono';

const app = new Hono<{ Bindings: Env }>();

app.post('/api/chat', async (c) => {
  const { prompt } = await c.req.json();

  const response = await c.env.AI.run('@cf/meta/llama-3-8b-instruct', {
    prompt: prompt,
  });

  return c.json(response);
});

export default app;

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7.4 Vectorize（ベクトル検索）との組み合わせ

RAG（検索拡張生成）を構築したい場合は、ベクトルデータベース Vectorize をCLIから作成します。

# 768次元のインデックスを作成（Embedding用）
npx wrangler vectorize create docs-index --dimensions=768 --metric=cosine

次章では、ポート開放不要で手元のMacやPCを安全に外部公開できる強力なツール cloudflared の実践に入ります。

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💡 用語解説コラム

[!NOTE] Embedding (テキスト埋め込み / ベクトル化)
文章の意味を数百〜千次元以上の数値の配列（ベクトル）に変換する技術。類似した意味を持つ文章同士はベクトル間の距離が近くなるため、AI検索やRAGの基盤として使われます。

[!NOTE] ニューロン (Neurons)
Cloudflare Workers AI における計算量（推論リソース）の課金単位。モデルの大きさや生成トークン数に応じて消費されます。