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在 AI Search 中，您可以将文件上传到实例，或连接诸如 R2 存储桶之类的数据源，从而让您能够使用自然语言搜索您的内容。每个文件都成为由对象 **key（其文件名或路径）**标识的 项（item）。列表项端点会返回实例中的项。

该端点现在接受 key 查询参数，因此您可以通过精确的对象键查找单个项，而无需翻页浏览整个列表。这为您知道键但不知道 ID 的情况补充了现有的 item_id 筛选器。

curl "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/<ACCOUNT_ID>/ai-search/instances/<INSTANCE_NAME>/items?key=docs/readme.md" \
  -H "Authorization: Bearer <API_TOKEN>"

键在每个数据源中是唯一的，因此当多个数据源中存在相同的键时，请将 key 与 source 结合使用（例如 source=builtin）以消除歧义。

有关更多信息，请参阅管理项。

除了已支持的 JPEG、PNG、WebP 和 SVG 格式外，Workers AI Markdown 转换 (toMarkdown) 现在还支持 .gif 和 .bmp 图像文件。

GIF 和 BMP 文件与其他格式运行相同的图像流水线。根据需要调整每张图像的大小（对于动态 GIF，仅使用第一帧），然后传递给目标检测模型以识别其包含的内容。这些检测到的目标会提示视觉模型编写图像的自然语言描述，该描述将变成可搜索、机器可读的 Markdown。

AI Search 会自动使用 toMarkdown 来处理它引入的文件，因此下一次您的索引同步时会自动包含任何 .gif 和 .bmp 文件，无需更改任何配置。当您的内容混合了多种格式时，例如充满屏幕截图的支持知识库或 BMP 扫描件的存档，这将非常有用。

详细了解 Markdown 转换 以及 AI Search 支持的文件类型的完整列表。

当您将数据源连接到您的 AI Search 实例时，AI Search 会运行同步作业以使您的索引与您的内容保持最新。您现在可以直接从 Wrangler 管理这些作业。

例如，您可以使用 jobs create 命令从您的 CI/CD 或自动化流水线触发同步作业，以便在推送更改时刷新索引：

wrangler ai-search jobs create my-instance

这将创建一个异步同步作业，该作业会检查数据源中的更改，并发送新增、修改或删除的文件以进行索引。 以下命令可用：

所有命令都接受 --namespace/-n（默认为 default）和 --json，以输出自动化和 AI 代理可以直接解析的结构化数据。list 和 logs 命令还支持用于分页的 --page 和 --per-page，并且除非您传递 -y/--force，否则 cancel 会提示确认。

有关完整的用法详细信息，请参阅 AI Search Wrangler 命令文档。

AI Search 现在让您能够更好地控制相似性缓存新鲜度。相似性缓存通过重用语义相似查询的响应，有助于降低延迟和推理成本。

通过这些更新，您可以选择允许重用响应的时间长度，并在缓存的响应可能过时时将其清除。

以前，AI Search 缓存响应的固定时间为 30 天。缓存的响应现在使用实例的 cache_ttl 设置，默认值为 48 小时。

您可以在创建或更新实例时设置 cache_ttl，以选择从 10 分钟到 6 天不等的缓存持续时间。

当您的源内容变化频繁且新鲜度更重要时，请使用较短的 TTL。当您的内容稳定且您希望更多地重用缓存时，请使用较长的 TTL。

例如，将 cache_ttl 设置为 518400 以将缓存的响应保留 6 天：

{
	"cache_ttl": 518400
}

您还可以按需清除实例的所有缓存响应。清除缓存响应不会删除已索引的内容或源文件。

这会阻止 AI Search 重用以前缓存的响应，因此后续的相似查询会生成新鲜的答案并重新填充缓存。

curl -X POST "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$ACCOUNT_ID/ai-search/instances/$INSTANCE_NAME/purge_cache" \
  -H "Authorization: Bearer $CLOUDFLARE_API_TOKEN"

您还可以从 Cloudflare 仪表板中的实例设置页面清除缓存响应。

请参阅相似性缓存以获取支持的 cache_ttl 值的完整列表以及有关缓存行为的更多详细信息。

AI Search 现在支持命名空间级别的 Wrangler 命令，这使得从您的终端、脚本和代理工作流程中管理命名空间（namespaces）变得更加容易。

以下命令可用：

直接从 CLI 为新应用程序或租户创建命名空间：

wrangler ai-search namespace create docs-production --description "Production documentation search"

通过分页列出命名空间，或按名称或描述进行过滤：

wrangler ai-search namespace list --search docs --page 1 --per-page 10

将 --json 与 list、create、get 和 update 结合使用，以返回自动化和 AI 代理可以直接解析的结构化输出。

实例级别的命令现在也支持 --namespace 标志，因此您可以从 CLI 与特定命名空间内的实例进行交互：

wrangler ai-search list --namespace docs-production

有关完整的用法详情，请参阅 AI Search Wrangler 命令文档。