Repolode
Enviar
rocketride-org

rocketride-org/rocketride-server

Motor de pipelines de IA de código abierto con runtime en C++ y un editor visual en VS Code para crear flujos de trabajo con LLM y diversos proveedores de modelos y bases de datos vectoriales.

Ver en GitHub
Estrellas
20,045
Forks
8,733
Issues abiertos
510
Último commit
hace 3 horas

¿Qué es?

RocketRide es un entorno de desarrollo de IA que ejecuta pipelines construidos con nodos: proveedores de modelos, bases de datos vectoriales, OCR, NER, fragmentación, embeddings y agentes. Los pipelines se definen en archivos JSON .pipe portátiles, se componen en un lienzo visual en VS Code o se controlan desde la CLI, y los ejecuta un runtime multihilo en C++.

El proyecto está dirigido a desarrolladores que quieren añadir funciones de LLM a aplicaciones existentes sin tener que conectar la infraestructura manualmente. Se puede llamar a un pipeline desde los SDK de Python o TypeScript, exponerlo como herramientas mediante MCP o ejecutarlo localmente, en Docker o en las instalaciones. La herramienta de compilación incluida gestiona dependencias de los nodos, como los entornos de Python y Java/Tika.

Las funciones de observabilidad registran árboles de llamadas, uso de tokens, latencia y memoria de los pipelines en ejecución. El motor cuenta con licencia MIT y el servicio alojado RocketRide Cloud también utiliza el mismo formato de pipeline.

Funciones clave

  • 01Editor visual de pipelines en VS Code con archivos JSON .pipe portátiles
  • 02Runtime multihilo en C++ para ejecutar pipelines
  • 03Más de 100 nodos para proveedores de LLM, bases de datos vectoriales, OCR y NER
  • 04SDK de Python y TypeScript, además de un servidor MCP para llamar a pipelines
  • 05Trazas del uso de tokens, la latencia y la memoria de los pipelines en ejecución
  • 06Implementación en Docker y en las instalaciones

Casos de uso

  • Crear sistemas de preguntas y respuestas con generación aumentada por recuperación sobre tus propios documentos
  • Extraer texto y eliminar datos personales de PDF e imágenes con modelos locales
  • Añadir un paso de LLM a un backend existente de Python o TypeScript mediante el SDK
  • Crear flujos de trabajo con agentes en los que un LLM llama a otros nodos del pipeline como herramientas

Inicio rápido

  1. 1

    Instala la extensión RocketRide desde el marketplace de tu IDE

  2. 2

    Haz clic en la extensión RocketRide en tu IDE

  3. 3

    Cuando se te solicite, elige Local (recomendado) para desplegar un servidor

  4. 4

    Instala el SDK de Python si lo necesitas

    pip install rocketride

Antes de usarlo

  • El generador visual de pipelines requiere VS Code u otro IDE compatible.
  • Para ejecutar nodos LLM y de nube se necesitan claves de API de los proveedores correspondientes.
  • La configuración en las instalaciones requiere Docker o compilar desde el código fuente, lo que supone más trabajo.

En colecciones

Herramientas de PDF, OCR y documentos

Temas

#llm#ai-pipeline#rag#vector-database#agent#vscode-extension#data-pipeline#ocr#ai#cpp

Preguntas frecuentes

¿Qué es rocketride-server?
Motor de pipelines de IA de código abierto con runtime en C++ y un editor visual en VS Code para crear flujos de trabajo con LLM y diversos proveedores de modelos y bases de datos vectoriales. RocketRide es un entorno de desarrollo de IA que ejecuta pipelines construidos con nodos: proveedores de modelos, bases de datos vectoriales, OCR, NER, fragmentación, embeddings y agentes. Los pipelines se definen en archivos JSON .pipe portátiles, se componen en un lienzo visual en VS Code o se controlan desde la CLI, y los ejecuta un runtime multihilo en C++.
¿rocketride-server es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
rocketride-server es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿rocketride-server sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de rocketride-server fue el 7 nov 2026.
¿Para qué puedo usar rocketride-server?
Crear sistemas de preguntas y respuestas con generación aumentada por recuperación sobre tus propios documentos Extraer texto y eliminar datos personales de PDF e imágenes con modelos locales Añadir un paso de LLM a un backend existente de Python o TypeScript mediante el SDK Crear flujos de trabajo con agentes en los que un LLM llama a otros nodos del pipeline como herramientas
¿Cómo se instala rocketride-server?
Instala la extensión RocketRide desde el marketplace de tu IDE Haz clic en la extensión RocketRide en tu IDE Cuando se te solicite, elige Local (recomendado) para desplegar un servidor Instala el SDK de Python si lo necesitas: pip install rocketride
¿Dónde consigo rocketride-server?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/rocketride-org/rocketride-server

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

Proyectos relacionados