RocketRide

项目简介

RocketRide 是开源 AI 流水线引擎和开发环境。它把工作流定义为可移植的 JSON .pipe 文件，可在 VS Code 中可视化构建或通过 CLI 使用，并由多线程 C++ 运行时执行。它支持 LLM 工作流、多智能体编排、可观测性、SDK 集成，以及 Docker、本地部署和 RocketRide Cloud 部署。

核心功能

• 关键特性包括：在 VS Code 中可视化构建流水线，.pipe 文件为可移植 JSON，并提供 token 用量、LLM 调用、延迟和执行过程的实时可观测性；多线程 C++ 运行时面向 AI 和数据工作负载吞吐设计；节点覆盖 LLM 提供商、向量数据库、OCR、NER、PII 匿名化、分块和嵌入模型，并可用 Python 扩展；支持多智能体工作流，内置 CrewAI 和 LangChain 支持，可跨流水线运行共享记忆，节点可作为工具调用；提供 TypeScript、Python 和 MCP SDK；支持 Docker、本地或本地部署以及托管

适用场景

• 可用于构建 RAG 流水线，先检索相关文档，再让 LLM 结合上下文回答问题；处理 PDF 和图像以提取文本、查找姓名和地址并检测个人数据；编排多智能体工作流，让智能体反复调用工具和节点直到任务完成；从 Python 或 TypeScript 应用通过 SDK 调用 RocketRide 流水线。

快速开始

• 从 IDE 市场安装 RocketRide 扩展并打开；部署服务器时选择 Local（推荐）将服务器拉入 IDE，或选择 On-Premises 在自有硬件上运行；打开 examples/document-processor.pipe，从源节点启动，并通过流水线发送输入；安装 rocketride SDK 后从 Python 或 TypeScript 调用正在运行的流水线，扩展会把连接信息写入当前打开文件夹的 .env。

部署与要求

• 本地部署会把服务器拉入 IDE，无需额外设置；自有环境部署可运行 Docker 镜像，或从源码构建；Docker 部署需要先安装 Docker；RocketRide Cloud 为托管服务，无需自行配置基础设施。

采用前须知

• 许可证：MIT。在使用、修改或分发项目前，请确认其具体条款。