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.

解决的问题

LaunchStack 为构建 AI 原生应用提供了一个结构化、框架无关的引擎，专门针对 Next.js 开发者。通过提供一个可以插入现有应用的统一“引擎”，消除了手动将 OCR、向量数据库、LLM 抽象和后台作业处理器等不同组件连接在一起的需要。

工作原理

该项目采用“基于端口（ports-based）”的架构。@launchstack/core 包包含了 RAG、数据摄取和 LLM 管理的核心逻辑，但它与环境无关。宿主应用程序（例如 Next.js 应用）实现特定的“端口”——例如用于文件存储（S3、本地）的 StoragePort 或用于后台任务（Inngest）的 JobDispatcherPort——从而将核心引擎连接到实际的基础设施。这种分离确保了核心逻辑在 CLI 或 MCP 服务器等不同环境中具有可移植性。

适用对象

想要为文档摄取、语义搜索和智能体工作流构建生产级基础，而无需从头开始构建基础设施管道的 AI 驱动型应用 TypeScript 开发者。

亮点

  • 全面的 AI 工具集：内置对 OCR（通过 Docling、Marker、Azure 等）、嵌入（embeddings）和知识图谱的支持。
  • 灵活的摄取：无需 OAuth 即可从 Notion、Google Docs、Slack 和 GitHub 导入数据的适配器。
  • 生产级参考应用：包含完整的 Next.js 实现，具有 Clerk 身份验证、用于 RAG 的 pgvector 以及智能体护栏（PII 过滤器和置信度门限）。
  • 基础设施无关：核心逻辑与环境变量和框架解耦，具有极高的可移植性。