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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
未解決の Issue
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. 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. 2

    IDEでRocketRide拡張機能をクリックします

  3. 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. 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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