Cloudflare 宣布旗下託管檢索產品 AI Search 正式全面開放（generally available）：在原有文字索引之上，新增原生圖像嵌入、掃描版 PDF 光學字元辨識（OCR），並把單檔上限由約四兆位元組提升至十兆位元組。官方指自家網誌與開發者文件亦已採用同一產品。

計費將於二零二六年十一月一日起生效，所有 Workers 方案仍享有每月免費額度；攝取、儲存與查詢分開計價，嵌入與重排在特定 Workers AI 模型下可免額外包。對香港企業而言，這等於把內部知識庫、產品圖庫與掃描合約放進同一條可估價的 RAG 管道。

Cloudflare／官方：AI Search 正式全面開放——原生圖像嵌入與掃描 PDF OCR；十一月起計費；免費額度涵蓋所有 Workers 方案

引言

2026 年 10 月 1 日，Cloudflare 於官方網誌宣布 AI Search 進入正式開放階段。產品結合 Workers AI、Vectorize、R2 與 Browser Run，提供託管式索引與檢索流水線；自約一年前推出以來，已用於內部文件搜尋與網站搜尋等場景。本文依據 Cloudflare 官方公告整理功能與定價要點，來源真實性已驗證。

故事與稍早同日上線的託管版 Cloudflare OS、AI Gateway Auto Router 等屬同一產品波段，但標的不同：AI Search 聚焦「可計費、可估價的企業檢索／RAG」，而非代理工作區或模型路由。

一、核心事件：由預覽走到正式開放

技術細節

根據官方說明，全面開放當日起的主要更新包括：

原生多模態嵌入：不再只靠「先做物件偵測與字幕、再對字幕做文字嵌入」的簡化路徑；系統會同時保留字幕（文字理解）與對圖像像素的直接嵌入（視覺檢索），並採用 Matryoshka Representation Learning（MRL）以在較小維度下保留可用資訊。
查詢端行為：若實例所用嵌入模型支援圖像，查詢圖會直接嵌入同一向量空間；若模型僅支援文字，則先經 ToMarkdown 將查詢圖轉為字幕再搜尋，使文字模型仍有基本多模態能力。
查詢管線：查詢可選擇改寫後嵌入；向量檢索與關鍵字檢索並行，結果融合後可選擇重排；最後回傳片段，或交由生成模型撰寫答案。
更大檔案與 OCR：文字類檔案（Markdown、HTML、CSV、JSON 等）與 PDF 上限由約 4 MiB 提升至 10 MiB；對無文字層的掃描 PDF，可開啟 OCR，於分塊與嵌入前讀取頁面文字。OCR 向所有帳戶開放，並按新定價中的影像處理攝取代幣計費。
計費時程：正式開放後，2026 年 11 月 1 日起開始對 AI Search 計費；計費前會再寄提醒電郵。所有 Workers 方案維持慷慨免費額度。

官方強調定價設計目標是「在索引任何檔案前即可估算帳單」：付費面向為攝取內容、儲存資料、執行查詢；中間的剖析、分塊、以 Workers AI 模型嵌入、關鍵字索引與重排等，在選定模型下納入方案，不另收實例時數、容量單位或月最低消費。

二、技術原理深度解析

傳統企業搜尋多依賴關鍵字與後設資料；生成式 AI 興起後，檢索增強生成（RAG）把「切塊 → 嵌入 → 向量召回 → 可選重排 → 語言模型作答」變成標準棧。難點往往不在 Demo，而在營運：多格式文件、掃描稿、產品圖片、成本可預測性，以及是否要把整條管線自建在向量資料庫與 GPU 叢集上。

AI Search 的產品化選擇是把上述管線收成託管服務，並與 Cloudflare 既有邊緣運算與物件儲存組件對齊：

雙通道理解圖像：字幕適合「說得出來的語意」；原生圖像嵌入保留紋理、構圖、色溫、圖表空間關係等難以用一句 caption 窮舉的訊號——對電商圖庫、介面截圖、掃描圖紙尤其有用。
混合檢索：向量（語意）與全文／關鍵字並行再融合，降低「只靠向量漏掉精確型號／條款編號」或「只靠關鍵字漏掉同義表述」的單邊風險。
OCR 作為攝取前置：掃描 PDF 若無文字層，沒有 OCR 就幾乎無法進入文字 RAG；官方把 OCR 納入同一產品與同一套攝取代幣計量，減少另接第三方 OCR 的整合成本。
計價單位對齊營運語言：以代幣攝取、GB-月儲存、每千次語意／全文查詢計費，並公布免費額度（例如每月基礎攝取與影像處理各屬同一 5M tokens 池、儲存 10 GB、語意與全文查詢各 1,000 次等——以公告表為準），方便財務與架構師做容量規劃。

這並不取代企業對資料分類、權限邊界與提示注入防護的責任；它降低的是「從零組裝檢索棧」的工程與維運門檻。

四、日常應用場景

1. 開發者與技術團隊

可把產品說明、API 文件、執行手冊與設計截圖納入同一索引，用自然語言或「以圖找圖」輔助除錯與內部知識問答。對已在 Workers／R2 上的團隊，減少另架向量庫與排程爬蟲的樣板程式。

2. 企業與隱私敏感行業

法律、金融、醫療與製造業常同時握有掃描合約、圖紙與產品照片。OCR 加多模態檢索，有助把「紙本掃描＋影像資產」納入可審計的內部搜尋，而不必先全部人工打字。權限、資料駐留與模型選擇仍須按合規要求另行設計——若資料不能出境，應評估私有部署或境內託管方案，而非假設公有雲檢索即等於合規完成。

3. 一般用戶

終端用戶感受多半是「網站／應用內搜尋更懂圖、也更能讀掃描稿」。計費與配額主要由建置方承擔；免費額度適合原型與小型專案。

4. 香港與亞洲市場視角

香港企業數碼轉型常見痛點是：中英夾雜文件、大量掃描 PDF、以及電商／零售圖庫與說明書分離。託管式多模態搜尋降低 POC 門檻；同時，對有 NDA、客戶資料不出境要求的機構，仍需把「檢索棧」與「模型託管位置」分開評估。YSK Limited 在香港提供企業私有 LLM 全託管與應用整合，可與公有雲檢索元件或完全私有 RAG 架構並用，視資料分級而定。

五、專業評價與潛在考量

優勢

一級官方來源清楚：GA 時點、多模態與 OCR、10 MiB 上限、11 月 1 日起計費與免費額度結構均可核對。
把「圖＋掃描稿＋文字」放進同一產品敘事，貼近真實企業語料，而非只示範純 Markdown 知識庫。
定價表分開攝取／儲存／查詢，利於做成本模型；官方亦預告後續影音攝取與關鍵字引擎擴容。

需要留意的地方

正式計費尚有約一個月緩衝，架構師應在十一月前用實際語料壓測查詢量與影像處理代幣。
儲存與語意查詢並非免費無限；高流量面向顧客的搜尋需另做快取與配額策略。
多模態與 OCR 提升召回，也放大錯誤字幕、掃描品質差、提示注入與越權讀取等風險，仍需權限分層與評測集。
不應與同日其他 Cloudflare Birthday Week 產品（例如託管 Cloudflare OS、Workers KV Instant）混淆：AI Search 的賣點是檢索／RAG，不是代理作業系統或全球組態 KV。

結語

Cloudflare 把 AI Search 推上正式開放，並補上原生圖像嵌入、掃描 PDF OCR 與可預估的計費模型，標誌託管式企業檢索從「預覽玩具」進入可納入預算的基礎設施選項。對要做內部知識助理、多模態產品搜尋或文件問答的團隊，這縮短了組裝向量庫與 OCR 的時間；對資料敏感的香港機構，則應同步規劃模型與語料的駐留邊界。

若貴司需要在香港以私有資料建置企業檢索或 RAG，並要求微調與 API 託管、數據不出境，可參考 YSK Limited 的企業私有 LLM 全託管服務（https://ysk.hk/services/ai-automation），年費 HK$88,000 起，涵蓋資料集、QLoRA／LoRA 微調與 OpenAI 相容私有 API。

參考來源

Cloudflare（官方網誌）：AI Search is now generally available（2026-10-01）— https://blog.cloudflare.com/ai-search-ga/
Cloudflare Blog RSS（發現來源）— https://blog.cloudflare.com/rss/