Repolode
rocketride-org

rocketride-org/rocketride-server

Open-source движок AI-пайплайнов с runtime на C++ и визуальным конструктором в VS Code для создания LLM-сценариев с разными провайдерами моделей и векторными базами данных.

Звёзды
19,990
Форки
8,705
Открытые issues
510
Последний коммит
18 часов назад

Что это?

RocketRide — среда разработки AI-приложений, которая запускает пайплайны из узлов: провайдеров моделей, векторных баз данных, OCR, NER, разбиения на фрагменты, эмбеддингов и агентных узлов. Пайплайны задаются в переносимых JSON-файлах .pipe, собираются на визуальном холсте в VS Code или управляются через CLI, а выполняются многопоточным runtime на C++.

Проект предназначен для разработчиков, которые хотят добавлять функции на базе LLM в существующие приложения, не связывая инфраструктуру вручную. Пайплайн можно вызывать из Python- или TypeScript SDK, предоставлять в виде инструментов через MCP либо запускать локально, в Docker или в собственной инфраструктуре. Зависимости узлов, например окружения Python и Java/Tika, управляются с помощью входящего в комплект инструмента сборки.

Средства наблюдаемости отслеживают деревья вызовов, использование токенов, задержки и память при выполнении пайплайнов. Движок распространяется по лицензии MIT, а тот же формат пайплайнов используется в облачном сервисе RocketRide Cloud.

Ключевые возможности

  • 01Визуальный конструктор пайплайнов в VS Code с переносимыми JSON-файлами .pipe
  • 02Многопоточный runtime на C++ для выполнения пайплайнов
  • 03Более 100 узлов для провайдеров LLM, векторных баз данных, OCR и NER
  • 04Python- и TypeScript SDK, а также MCP-сервер для вызова пайплайнов
  • 05Трассировка использования токенов, задержек и памяти при выполнении пайплайнов
  • 06Развёртывание в Docker и собственной инфраструктуре

Сценарии использования

  • Создание систем поиска с дополненной генерацией (RAG) для ответов на вопросы по собственным документам
  • Извлечение текста и удаление персональных данных из PDF-файлов и изображений с помощью локальных моделей
  • Добавление шага с LLM в существующий бэкенд на Python или TypeScript через SDK
  • Создание агентных сценариев, в которых LLM вызывает другие узлы пайплайна как инструменты

Быстрый старт

  1. 1

    Установите расширение RocketRide из маркетплейса вашей IDE

  2. 2

    Нажмите на расширение RocketRide в IDE

  3. 3

    Когда появится запрос, выберите Local (рекомендуется), чтобы развернуть сервер

  4. 4

    При желании установите Python SDK

    pip install rocketride

Что важно знать

  • Для визуального конструктора пайплайнов требуется VS Code или другая поддерживаемая IDE.
  • Для запуска LLM- и облачных узлов нужны API-ключи соответствующих поставщиков.
  • Для локального развертывания на своей инфраструктуре потребуется Docker или сборка из исходного кода, что усложняет настройку.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое rocketride-server?
Open-source движок AI-пайплайнов с runtime на C++ и визуальным конструктором в VS Code для создания LLM-сценариев с разными провайдерами моделей и векторными базами данных. RocketRide — среда разработки AI-приложений, которая запускает пайплайны из узлов: провайдеров моделей, векторных баз данных, OCR, NER, разбиения на фрагменты, эмбеддингов и агентных узлов. Пайплайны задаются в переносимых JSON-файлах .pipe, собираются на визуальном холсте в VS Code или управляются через CLI, а выполняются многопоточным runtime на C++.
rocketride-server можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
rocketride-server распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
rocketride-server всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в rocketride-server — 6 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать rocketride-server?
Создание систем поиска с дополненной генерацией (RAG) для ответов на вопросы по собственным документам Извлечение текста и удаление персональных данных из PDF-файлов и изображений с помощью локальных моделей Добавление шага с LLM в существующий бэкенд на Python или TypeScript через SDK Создание агентных сценариев, в которых LLM вызывает другие узлы пайплайна как инструменты
Как установить rocketride-server?
Установите расширение RocketRide из маркетплейса вашей IDE Нажмите на расширение RocketRide в IDE Когда появится запрос, выберите Local (рекомендуется), чтобы развернуть сервер При желании установите Python SDK: pip install rocketride
Где скачать rocketride-server?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/rocketride-org/rocketride-server

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Фреймворк инкрементальных конвейеров данных на Python с ядром на Rust, который синхронизирует векторные индексы и графы знаний с меняющимися источниками для AI-агентов и RAG-приложений.

11,8 тыс.+44 за неделю929RustApache-2.0Обновлён 20 часов назад