LaunchStack
Motor de aplicaciones nativas para IA construido con Next.js, TypeScript y arquitectura modular basada en puertos. Integra RAG, grafos de conocimiento, OCR y detección predictiva de documentos faltantes.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 7:08 · upstream 28 sept 2026, 6:35 · release v1.0.0
Qué es LaunchStack
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
LaunchStack es un motor de aplicaciones nativas para inteligencia artificial diseñado para simplificar la creación de sistemas complejos que combinan procesamiento de lenguaje natural, gestión de documentos y análisis de datos. Construido con Next.js y TypeScript, el proyecto utiliza una arquitectura modular basada en puertos que separa claramente el núcleo del motor de las características verticales y la aplicación host.
El sistema integra capacidades avanzadas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), grafos de conocimiento, OCR y detección predictiva de documentos faltantes. Utiliza PostgreSQL con pgvector para almacenamiento vectorial y S3/MinIO para objetos, gestionando flujos de trabajo asíncronos mediante Inngest. La arquitectura permite una composición flexible sin acoplamiento al framework.
Los paquetes del motor no están publicados en npm, por lo que el proyecto está diseñado para ejecución local o self-hosting. Incluye un sistema de créditos integrado para gestión de costes y soporte nativo para múltiples proveedores de LLM a través de endpoints compatibles con OpenAI.
- Creación de aplicaciones RAG personalizadas con gestión avanzada de documentos
- Construcción de grafos de conocimiento empresariales para análisis semántico
- Automatización de flujos de trabajo de procesamiento de documentos (OCR, conversión)
- Prototipado rápido de agentes IA mediante abstracciones de modelos de lenguaje
- Arquitectura basada en puertos que facilita la inyección de dependencias
- Soporte nativo para múltiples proveedores de LLM a través de endpoints compatibles con OpenAI
- Sistema de créditos integrado para gestión de costes y límites de uso
- Detección predictiva de documentos faltantes en flujos de trabajo
- Separación clara entre núcleo del motor, características verticales y aplicación host
- Paquetes del motor no publicados en npm (requiere ejecución local o self-hosting)
- Dependencia de Docker para una experiencia completa sin configuración manual compleja
- Falta de documentación exhaustiva sobre algunas características avanzadas como análisis de tendencias
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Recomendado usar `make up-prod` con Docker Compose para entorno ligero en producción (~400MB RAM). Alternativa: `make up-ocr` si se requiere procesamiento de documentos Office con Docling (~1.2GB RAM). Configurar correctamente variables de entorno, especialmente `DATABASE_URL` y `BETTER_AUTH_SECRET`. Ejecutar migraciones de base de datos antes de iniciar la aplicación. Sin Docker: Node.js ≥ 20, pnpm 10.15.1, PostgreSQL con pgvector.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.