멀티모달 데이터, 계산 열, 벡터 인덱스, HTTP 라우트를 한 파일에서 선언하는 Python 백엔드입니다.
rocketride-org/rocketride-server
다양한 모델 제공업체와 벡터 데이터베이스를 활용한 LLM 워크플로를 만들 수 있는 오픈소스 AI 파이프라인 엔진으로, C++ 런타임과 VS Code용 시각적 빌더를 제공합니다.
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어떤 프로젝트인가요?
RocketRide는 모델 제공업체, 벡터 데이터베이스, OCR, NER, 청킹, 임베딩, 에이전트 노드로 파이프라인을 구성하고 실행하는 AI 개발 환경입니다. 파이프라인은 이식 가능한 JSON .pipe 파일로 정의하며, VS Code의 시각적 캔버스에서 구성하거나 CLI로 실행할 수 있습니다. 실행은 멀티스레드 C++ 런타임이 담당합니다.
이 프로젝트는 인프라를 일일이 연결하지 않고 기존 애플리케이션에 LLM 기능을 추가하려는 개발자를 대상으로 합니다. 파이프라인은 Python 또는 TypeScript SDK에서 호출하거나 MCP를 통해 도구로 제공할 수 있으며, 로컬, Docker 또는 온프레미스 환경에서 실행할 수 있습니다. Python 환경이나 Java/Tika 같은 노드 종속성은 포함된 빌드 도구가 관리합니다.
관측성 기능을 통해 실행 중인 파이프라인의 호출 트리, 토큰 사용량, 지연 시간, 메모리를 추적할 수 있습니다. 엔진은 MIT 라이선스로 제공되며, 호스팅 서비스인 RocketRide Cloud도 동일한 파이프라인 형식을 사용합니다.
핵심 기능
- 01VS Code 내 시각적 파이프라인 빌더와 이식 가능한 JSON .pipe 파일
- 02파이프라인 실행을 위한 멀티스레드 C++ 런타임
- 03LLM 제공업체, 벡터 데이터베이스, OCR, NER 등을 지원하는 100개 이상의 노드
- 04파이프라인 호출을 위한 Python 및 TypeScript SDK와 MCP 서버
- 05실행 중인 파이프라인의 토큰 사용량, 지연 시간, 메모리 추적
- 06Docker 및 온프레미스 배포
활용 사례
- 자체 문서를 대상으로 검색 증강 질의응답 구축
- 로컬 모델로 PDF와 이미지에서 텍스트를 추출하고 개인정보 제거
- SDK를 통해 기존 Python 또는 TypeScript 백엔드에 LLM 단계 추가
- LLM이 다른 파이프라인 노드를 도구로 호출하는 에이전트 워크플로 구성
빠른 시작
- 1
IDE 마켓플레이스에서 RocketRide 확장 프로그램을 설치합니다
- 2
IDE에서 RocketRide 확장 프로그램을 클릭합니다
- 3
메시지가 표시되면 Local(권장)을 선택해 서버를 배포합니다
- 4
필요한 경우 Python SDK를 설치합니다
pip install rocketride
사용 전 알아둘 점
- 비주얼 파이프라인 빌더를 사용하려면 VS Code 또는 기타 지원되는 IDE가 필요합니다.
- LLM 및 클라우드 노드를 실행하려면 해당 제공업체의 API 키가 필요합니다.
- 온프레미스 환경을 설정하려면 Docker를 사용하거나 소스에서 빌드해야 하므로 추가 작업이 필요합니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- rocketride-server은(는) 무엇인가요?
- 다양한 모델 제공업체와 벡터 데이터베이스를 활용한 LLM 워크플로를 만들 수 있는 오픈소스 AI 파이프라인 엔진으로, C++ 런타임과 VS Code용 시각적 빌더를 제공합니다. RocketRide는 모델 제공업체, 벡터 데이터베이스, OCR, NER, 청킹, 임베딩, 에이전트 노드로 파이프라인을 구성하고 실행하는 AI 개발 환경입니다. 파이프라인은 이식 가능한 JSON .pipe 파일로 정의하며, VS Code의 시각적 캔버스에서 구성하거나 CLI로 실행할 수 있습니다. 실행은 멀티스레드 C++ 런타임이 담당합니다.
- rocketride-server은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- rocketride-server은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- rocketride-server은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. rocketride-server의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
- rocketride-server은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 자체 문서를 대상으로 검색 증강 질의응답 구축 로컬 모델로 PDF와 이미지에서 텍스트를 추출하고 개인정보 제거 SDK를 통해 기존 Python 또는 TypeScript 백엔드에 LLM 단계 추가 LLM이 다른 파이프라인 노드를 도구로 호출하는 에이전트 워크플로 구성
- rocketride-server는 어떻게 설치하나요?
- IDE 마켓플레이스에서 RocketRide 확장 프로그램을 설치합니다 IDE에서 RocketRide 확장 프로그램을 클릭합니다 메시지가 표시되면 Local(권장)을 선택해 서버를 배포합니다 필요한 경우 Python SDK를 설치합니다: pip install rocketride
- rocketride-server은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/rocketride-org/rocketride-server
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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