p10node/docflare-ai は、ドキュメントサイトに script タグを 1 つ貼るだけで質問に答え、根拠となるドキュメントも一緒に表示するオープンソースのチャットボットウィジェットプロジェクトである。2026-10-08 のコミット 6c00950c が、Workers バックエンド、クローラー、ベクトル検索、RAG、管理画面 UI を一度に追加した。変更ファイル 29 件はすべて新規追加で、追加行は 4501 行、削除行は 0 行である。
回答方式は検索拡張生成（RAG。検索してきたドキュメントを根拠にモデルが答えを作る構造）である。README は Workers に Hono ルーターを載せ、Workers AI で bge-small-en-v1.5 を使って質問を埋め込み、Vectorize で 384 次元コサイン距離により上位 20 件を見つけ、その後 bge-reranker-base という交差エンコーダで順位を入れ替え、最終的な上位段落のみを llama-3.1-8b-instruct-fp8 に渡して答えを作ると説明している。検索結果はサイトごとの namespace に分割され、サイト・ページ・質問履歴は D1（SQLite）に保存される。ウィジェットは Shadow DOM を使う純 JavaScript で 10KB 未満であり、/admin パスの管理画面はビルド工程のない単一静的 HTML ファイルである。ライセンスは MIT である。
README はすべての構成要素を Cloudflare の無料ティアの中で動かすと明かし、限界も表で示している。Workers 10 万リクエスト／日、Workers AI 1 万ニューロン／日、Vectorize は保存 500 万次元と月 3000 万次元のクエリ、D1 は 5GB と日 500 万回の読み取りである。クローラーはサイトマップインデックスと gzip サイトマップを処理し、HTMLRewriter でナビゲーション・ヘッダー・フッターなどの共通要素を取り除く。
ただし、これらの数値はリポジトリの文書に記載された値であって、外部で確認した測定結果ではない。8B モデルがこの制限内でどの程度処理できるかは README が明かしていない。このコミットは機能修正ではなくソース全体の追加であり、単独のバージョンリリースの記載はない。単体テストファイル test/unit.test.ts も同時に入ってきたが、実行結果はこのコミットの情報には残っていない。デプロイ前には .dev.vars.example の ADMIN_TOKEN のプレースホルダーを実際の値に置き換える必要がある。検索精度や回答品質についての公開ベンチマークは提供されていないため、確認できる範囲は「ドキュメントサイトに試す価値のある初期実装である」というところまで近づく。