マルチモーダルデータ、計算列、ベクトルインデックス、HTTPルートを1つのファイルで定義できるPythonバックエンド。
rocketride-org/rocketride-server
C++ランタイムとVS Code内のビジュアルビルダーを備え、多数のモデルプロバイダーやベクトルデータベースを使ったLLMワークフローを構築できるオープンソースのAIパイプラインエンジン。
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- 20,045
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- 8,733
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- 510
- 最終コミット
- 3 時間前
これは何?
RocketRideは、モデルプロバイダー、ベクトルデータベース、OCR、NER、チャンク分割、埋め込み、エージェントなどのノードを組み合わせてパイプラインを実行するAI開発環境です。パイプラインは移植可能なJSON形式の.pipeファイルとして定義でき、VS Codeのビジュアルキャンバスで構成するか、CLIから操作して、マルチスレッド対応のC++ランタイムで実行できます。
既存アプリケーションにインフラを手作業でつなぎ込まずにLLM機能を追加したい開発者を対象としています。パイプラインはPythonまたはTypeScriptのSDKから呼び出したり、MCP経由でツールとして公開したり、ローカル、Docker、オンプレミスで実行したりできます。Python環境やJava/Tikaなど、ノードの依存関係は付属のビルドツールで管理されます。
実行中のパイプラインについて、呼び出しツリー、トークン使用量、レイテンシ、メモリを追跡するオブザーバビリティ機能を備えています。エンジンはMITライセンスで提供され、同じパイプライン形式はホスト型サービスのRocketRide Cloudでも使用されています。
主な機能
- 01移植可能なJSON形式の.pipeファイルに対応した、VS Code内のビジュアルパイプラインビルダー
- 02パイプラインを実行するマルチスレッド対応のC++ランタイム
- 03LLMプロバイダー、ベクトルデータベース、OCR、NERを網羅する100種類以上のノード
- 04パイプラインを呼び出すためのPythonおよびTypeScript SDKとMCPサーバー
- 05実行中のパイプラインにおけるトークン使用量、レイテンシ、メモリのトレース
- 06Dockerおよびオンプレミスへのデプロイ
ユースケース
- 独自のドキュメントを対象とした検索拡張型の質問応答の構築
- ローカルモデルでPDFや画像からテキストを抽出し、個人情報を除去
- SDKを通じて既存のPythonまたはTypeScriptバックエンドにLLM処理を追加
- LLMが他のパイプラインノードをツールとして呼び出すエージェントワークフローの作成
クイックスタート
- 1
IDEのマーケットプレイスからRocketRide拡張機能をインストールします
- 2
IDEでRocketRide拡張機能をクリックします
- 3
プロンプトが表示されたら「Local」(推奨)を選択してサーバーをデプロイします
- 4
必要に応じてPython SDKをインストールします
pip install rocketride
使う前に知っておきたいこと
- ビジュアルパイプラインビルダーを利用するには、VS Codeまたはその他の対応IDEが必要です。
- LLMノードとクラウドノードの実行には、各プロバイダーのAPIキーが必要です。
- オンプレミス環境のセットアップにはDockerまたはソースからのビルドが必要で、作業が増えます。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- rocketride-server とは?
- C++ランタイムとVS Code内のビジュアルビルダーを備え、多数のモデルプロバイダーやベクトルデータベースを使ったLLMワークフローを構築できるオープンソースのAIパイプラインエンジン。 RocketRideは、モデルプロバイダー、ベクトルデータベース、OCR、NER、チャンク分割、埋め込み、エージェントなどのノードを組み合わせてパイプラインを実行するAI開発環境です。パイプラインは移植可能なJSON形式の.pipeファイルとして定義でき、VS Codeのビジュアルキャンバスで構成するか、CLIから操作して、マルチスレッド対応のC++ランタイムで実行できます。
- rocketride-server は無料で使えますか?ライセンスは?
- rocketride-server は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- rocketride-server は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。rocketride-server の最終コミットは 2026年11月7日 です。
- rocketride-server は何に使えますか?
- 独自のドキュメントを対象とした検索拡張型の質問応答の構築 ローカルモデルでPDFや画像からテキストを抽出し、個人情報を除去 SDKを通じて既存のPythonまたはTypeScriptバックエンドにLLM処理を追加 LLMが他のパイプラインノードをツールとして呼び出すエージェントワークフローの作成
- rocketride-server のインストール方法は?
- IDEのマーケットプレイスからRocketRide拡張機能をインストールします IDEでRocketRide拡張機能をクリックします プロンプトが表示されたら「Local」(推奨)を選択してサーバーをデプロイします 必要に応じてPython SDKをインストールします: pip install rocketride
- rocketride-server はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/rocketride-org/rocketride-server
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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