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.

LaunchStack – AI 네이티브 앱을 위한 TypeScript 엔진

개요 – LaunchStack은 대부분의 AI 기반 제품에 필요한 기반 작업을 묶어 제공하는 오픈 소스, TypeScript 우선 프레임워크입니다: 문서 수집, OCR, 벡터 스토어 RAG, 지식 그래프 처리, LLM 채팅 추상화, 백그라운드 작업 오케스트레이션 및 관련 유틸리티(암호화, 가드레일, 크레딧 등). 핵심 엔진은 의도적으로 프레임워크에 구애받지 않도록 설계되었습니다. Next.js 참조 앱(apps/web)은 호스트가 엔진의 포트를 구체적인 서비스(Postgres + pgvector, S3, Inngest 등)에 연결하는 방법을 보여줍니다.

주요 패키지

패키지	상태	역할
`@launchstack/core`	미출판 (Changesets를 통해 출시 예정)	계층화된 엔진(`protocol`, `evidence`, `application`, `adapters`)을 다시 내보내는 퍼사드입니다. DB, LLM, 임베딩, OCR, RAG, 그래프, 암호화, 가드레일, 수집, 프로바이더, 스토리지, 작업, 크레딧, 오류를 제공합니다.
`@launchstack/features/*`	내부용	코어를 기반으로 구축된 즉시 사용 가능한 수직 기능(예: 문서 수집, 법률 템플릿 생성, 마케팅 파이프라인, 음성, 트렌드 검색).
`packages/protocol`, `evidence`, `application`, `adapters`	내부용	저수준 계층: 계약, 순수 도메인 로직, 유스케이스 포트, 구체적인 어댑터.
`apps/web`	–	포트(S3 스토리지, Inngest 작업 디스패처, PostgreSQL DB 등)를 구현하고 UI, 인증 및 최종 사용자 경험을 제공하는 Next.js 호스트.
`apps/worker`	–	수집 발신함을 처리하고 백그라운드 작업을 실행하는 지속형 워크플로우 러너.
`services/`	–	Node 또는 Python으로 작성된 소규모 보조 서비스(문서 변환, 전사); pnpm 워크스페이스의 일부는 아니지만 엔진에서 사용됩니다.

아키텍처 개요

apps/web (Next.js host) ──► createEngine(config) ──► @launchstack/core
        │                                 │
        │   registers ports: StoragePort (S3), JobDispatcherPort (Inngest),
        │   CreditsPort (DB), RagPort (hybrid pgvector + Neo4j), …
        ▼                                 ▼
@launchstack/features/* (vertical use‑cases)   engine internals (db, llm, ocr, …)

코어는 Next.js, React 또는 어떤 UI 프레임워크에 대해서도 알지 못합니다. 오직 타입이 지정된 포트만 노출합니다.
**기능(Features)**은 해당 포트만 가져옵니다. 호스트 코드에 접근할 수 없습니다.
호스트(Next.js 앱)는 포트에 대한 구체적인 구현을 제공하고 환경 변수를 공급합니다.
모든 구성은 CoreConfig 객체를 통해 전달됩니다. 엔진은 process.env를 직접 읽지 않습니다(ESLint로 강제됨).

프로젝트 실행

필수 조건 – Node ≥ 20, pnpm 10.15.1 (corepack enable 사용).
Docker (권장) – make up-prod(라이트 스택) 또는 make up-ocr(Docling OCR 추가). make down / make down‑clean을 사용하여 중지하고 선택적으로 볼륨을 초기화합니다.
Docker 없이 – pgvector 확장이 포함된 PostgreSQL 인스턴스를 제공한 다음, 마이그레이션/시드 명령을 실행하고 pnpm --filter @launchstack/web dev 및 pnpm --filter @launchstack/worker dev를 통해 웹 및 워커 패키지를 시작합니다.
채팅 구성 – 기본적으로 엔진은 Google Gemini의 OpenAI 호환 엔드포인트와 통신합니다. CHAT_BASE_URL 및 CHAT_API_KEY를 재정의하여 OpenAI 호환 서비스(OpenRouter, Ollama, vLLM 등)를 가리키도록 설정합니다. 임베딩, OCR, 전사 등은 별도의 자격 증명 슬롯을 가집니다.

현재 상태

엔진 패키지는 아직 npm에 게시되지 않았습니다. 첫 번째 릴리스는 저장소의 release.yml 워크플로우를 통해 자동화될 것입니다.
참조 앱은 로컬 또는 Docker를 통해 실행할 수 있으며, 수집 → 벡터 스토어 → RAG → 가드레일이 있는 채팅의 완전한 기능 데모를 제공합니다.
로드맵 항목(mcp, workflow-generation, rules-extraction, connectors)은 현재 스캐폴딩으로만 존재합니다.

대상 사용자

문서 처리, 검색 증강 생성 및 LLM 기반 에이전트를 위한 견고하고 타입이 지정된 기반이 필요한 AI 네이티브 SaaS 제품을 구축하는 팀.
비즈니스 로직(엔진)과 인프라(호스트) 간의 명확한 분리를 선호하고 TypeScript 우선, 포트 기반 설계를 원하는 개발자.
수직 기능을 확장하거나 새로운 어댑터/프로바이더를 추가하는 데 관심 있는 오픈 소스 기여자.

기여 방법

CONTRIBUTING.md의 지침을 따르세요.
게시된 엔진 패키지에 대한 모든 변경 사항은 Changeset을 동반해야 합니다.
린팅(사용자 지정 가져오기 경계 규칙 포함)은 차단 CI 단계이므로 코어-기능-호스트 분리를 그대로 유지하세요.

라이선스 – Apache 2.0.