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解決する課題

RocketRideは、本番環境対応のAIパイプラインの構築、デプロイ、スケーリングにおける摩擦を排除するように設計されたAI開発環境（AIDE）です。AIワークフローを構成して実行するための統一されたスペースを提供することで、手動のインフラストラクチャの接着、ベンダーロックイン、複雑な環境設定の必要性を排除します。

仕組み

RocketRideは、ポータブルなJSONファイル（.pipe）として定義されたパイプラインを実行するために、高性能でマルチスレッドのC++ランタイムを使用します。ユーザーはVS Codeのドラッグアンドドロップキャンバスを使用してこれらのワークフローを視覚的に設計し、さまざまな「ノード」（LLMプロバイダー、ベクターデータベース、データパーサーなど）を接続できます。これらのパイプラインは、PythonおよびTypeScript SDKを介してアプリケーションに統合するか、Dockerを介してオンプレミスでデプロイするか、マネージドクラウドサービスを介してデプロイできます。

対象ユーザー

AIプロトタイピングから本番環境への移行を迅速に行いたい開発者向けに構築されており、特に複雑なマルチステップのAIワークフロー、RAGシステム、またはマルチエージェントシステムを、基盤となるインフラストラクチャを手動で管理せずに構築する必要がある開発者向けです。

ハイライト

• ビジュアルパイプラインビルダー：トークン使用量とレイテンシの視覚的な構成とリアルタイムの可観測性を提供するVS Code拡張機能。
• 豊富なノードライブラリ：15以上のLLMプロバイダー、9つのベクターデータベース、OCR、NER、PII匿名化をカバーする100以上の組み込みノード。
• 高性能エンジン：高スループットのAIおよびデータワークロード向けに設計されたネイティブC++ランタイム。
• マルチエージェントサポート：複雑な推論と共有メモリを管理するためのCrewAIおよびLangChainの組み込み統合。
• ゼロ依存関係セットアップ：Python環境、C++ツールチェーン、およびその他のノード依存関係を自動的に管理します。