Deodat-Lawson/LaunchStack

AI-powered StartUp Accelerator Engine built with Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Upload, organize, and chat with documents. Includes predictive missing-document detection, role-based workflows, and page-level insight extraction.

해결하는 문제

LaunchStack은 특히 Next.js 개발자를 대상으로 AI 네이티브 애플리케이션을 구축하기 위한 구조화된 프레임워크 불가지론적(framework-agnostic) 엔진을 제공합니다. 기존 앱에 플러그인할 수 있는 통합된 "엔진"을 제공함으로써 OCR, 벡터 데이터베이스, LLM 추상화 및 백그라운드 작업 프로세서와 같은 이질적인 구성 요소를 수동으로 연결해야 하는 번거로움을 제거합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 "ports-based" 아키텍처를 사용합니다. @launchstack/core 패키지에는 RAG, 수집 및 LLM 관리를 위한 기본 로직이 포함되어 있지만 환경에는 종속되지 않습니다. 호스트 애플리케이션(예: Next.js 앱)은 파일 저장(S3, 로컬)을 위한 StoragePort 또는 백그라운드 작업을 위한 JobDispatcherPort(Inngest)와 같은 특정 "ports"를 구현하여 코어 엔진을 실제 인프라에 연결합니다. 이러한 분리는 코어 로직이 CLI 또는 MCP 서버와 같은 다양한 환경에서 이동 가능하도록 보장합니다.

대상 사용자

인프라 배관을 처음부터 다시 구축하지 않고도 문서 수집, 시맨틱 검색 및 에이전트 워크플로우를 위한 프로덕션 준비가 된 기반을 원하는 AI 기반 애플리케이션 구축 TypeScript 개발자.

주요 특징

포괄적인 AI 툴셋: OCR(Docling, Marker, Azure 등을 통해), 임베딩 및 지식 그래프에 대한 내장 지원.
유연한 수집: OAuth 없이 Notion, Google Docs, Slack 및 GitHub에서 데이터를 가져오기 위한 어댑터.
프로덕션 준비 완료된 레퍼런스 앱: Clerk 인증, RAG를 위한 pgvector 및 에이전트 가드레일(PII 필터 및 신뢰도 게이트)을 특징으로 하는 전체 Next.js 구현 포함.
인프라 불가지론적: 코어 로직이 환경 변수 및 프레임워크와 분리되어 있어 이동성이 매우 높습니다.