Bento

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 백엔드 프레임워크 및 스캐폴딩 도구.

상세 문서 (Documentation): Bento Docs (Website)

시스템 개요 (System Overview)

핵심 아키텍처 (Core Architecture)

내장형 RAG 엔진 (Embedded RAG Engine)

• LanceDB 기반의 임베디드 벡터 데이터베이스 사용
• 별도의 외부 인프라(Pinecone, Weaviate 등) 구축 없이 로컬 파일 시스템만으로 동작
• PDF, DOCX, TXT 파일의 텍스트 추출 및 벡터 임베딩 자동화

API 서버 (API Server)

• Hono 및 Node.js 환경의 경량화된 API 게이트웨이
• OpenAI 호환 채팅 인터페이스 및 SSE(Server-Sent Events) 스트리밍 지원
• 멀티 테넌트 환경을 위한 세션 격리(Session Isolation) 미들웨어 탑재

스캐폴딩 CLI (Scaffolding CLI)

• create-bento-app 명령어를 통한 대화형 프로젝트 생성
• React, Next.js, Vue, SvelteKit 등 모던 웹 프레임워크 연동 코드 자동 주입

기술 스택 (Tech Stack)

• Runtime Node.js 18+
• Framework Hono (Web Standards)
• Vector DB LanceDB (Rust-based)
• LLM Integration OpenAI SDK
• Language TypeScript 5.0+

설치 및 실행 (Installation)

CLI 도구 사용 (Recommended)

create-bento-app을 사용하여 신규 프로젝트 생성

npx create-bento-app@latest my-ai-app

라이브러리 설치 (Manual)

기존 프로젝트에 코어 패키지 의존성 추가

npm install bento-core

개발 환경 설정 (Development)

모노레포(Monorepo) 구조로 관리되는 패키지 빌드 방법

# 의존성 설치
npm install

# 전체 패키지 빌드 (Core + CLI)
npm run build