Startseite› Projekte› LaunchStack
LaunchStack
TypeScript

LaunchStack

KI-gesteuertes StartUp-Beschleunigungs-Engine, gebaut mit Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Dokumente hochladen, organisieren und chatten. Beinhaltet prädiktive Erkennung fehlender Dokumente, rollenbasierte Workflows und seitenbasierte Einsichtsextraktion.

von Deodat-Lawson · GitHub
884
Sterne
123
Forks
Apache-2.0
Lizenz
2025
Erstellt
3 mo ago
Letzter Commit
claude
Kategorie
TypeScript
Sprache
Wahrscheinlich
Selbst gehostet
claudedockerknowlege-graphApache-2.0TypeScriptSelbst gehostet
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Organisieren und interagieren Sie mit Dokumenten mithilfe eines KI-gestützten Tools, das für den Aufbau von Webanwendungen entwickelt wurde.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
LaunchStack — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
885884
2026-07-202026-08-31
📈 LaunchStack verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

KI-gesteuertes StartUp-Beschleunigungs-Engine, gebaut mit Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Dokumente hochladen, organisieren und chatten. Beinhaltet prädiktive Erkennung fehlender Dokumente, rollenbasierte Workflows und seitenbasierte Einsichtsextraktion.

LaunchStack hat 884 Sterne auf GitHub. Es wurde 123-mal geforkt. LaunchStack ist hauptsächlich in TypeScript geschrieben. Es wird seit 2025 aktiv entwickelt. LaunchStack ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: claude, docker, knowlege-graph, langchain.

❓ Frequently asked questions

Was ist LaunchStack?

KI-gesteuertes StartUp-Beschleunigungs-Engine, gebaut mit Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Dokumente hochladen, organisieren und chatten. Beinhaltet prädiktive Erkennung fehlender Dokumente, rollenbasierte Workflows und seitenbasierte Einsichtsextraktion.

Ist LaunchStack Open Source?

LaunchStack ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Ist LaunchStack kostenlos?

Ja. LaunchStack ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht LaunchStack?

LaunchStack ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist LaunchStack geschrieben?

LaunchStack ist hauptsächlich in TypeScript geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — LaunchStack

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=deodat-lawson-launchstack)](https://olud.ai/project/deodat-lawson-launchstack.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit
llm-universe
Dieses Projekt ist ein Tutorial zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Modellen, das sich a…
★ 13.9k · langchain
teiltlangchain
awesome-llm-agents
Eine kuratierte Liste von großartigen LLM-Agenten-Frameworks.
★ 1.6k · agents
teiltlangchain
LazyLLM
Der einfachste und faulste Weg, um Multi-Agenten-LLMs-Anwendungen zu erstellen.
★ 3.9k · agents
teiltknowlege-graphlangchain
ECC
Das Agenten-Optimierungssystem für Leistung. Fähigkeiten, Instinkte, Gedächtnis, Sicherheit und…
★ 245k · ai-agents
hermes-agent
Der Agent, der mit Ihnen wächst
★ 238k · ai
AutoGPT
AutoGPT ist die Vision einer zugänglichen KI für alle, um sie zu nutzen und darauf aufzubauen.…
★ 187k · agentic-ai
prompts.chat
ehemals Awesome ChatGPT Prompts. Teilen, entdecken und sammeln Sie Eingabeaufforderungen aus de…
★ 168k · ai
dify
Erstellen Sie Agentic-Workflows, RAG-Pipelines, mit umfangreicher Unterstützung für KI-Modelle…
★ 154k · agent
ui-ux-pro-max-skill
Eine KI-Fähigkeit, die Design-Intelligenz für die Erstellung professioneller UI/UX auf mehreren…
★ 123k · ai-skills
ponytail
Lässt Ihren KI-Agenten wie den faulsten Senior-Entwickler im Raum denken. Der beste Code ist de…
★ 117k · agent-skills

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.