RubyLLM: Ein Ruby-Framework für alle großen KI-Anbieter

RubyLLM 1.16.0 ist ein Ruby-Framework, das eine einheitliche Schnittstelle für alle großen KI-Anbieter bietet, darunter OpenAI, xAI, Anthropic, Gemini, VertexAI, Bedrock, DeepSeek, Mistral, Ollama, OpenRouter, Perplexity, GPUStack und jede OpenAI-kompatible API. Es unterstützt Chat, Vision, Audio, Dokumente, Bildgenerierung, Embeddings, Moderation, Tools, Agents, strukturierte Ausgaben, Streaming und Rails-Integration.
Schnellstart
Zur Gemfile hinzufügen: gem 'ruby_llm', dann bundle install.
API-Schlüssel konfigurieren:
RubyLLM.configure do |config|
config.openai_api_key = ENV['OPENAI_API_KEY']
end
Hauptfunktionen
- Chat:
RubyLLM.chat.ask('Frage') - Vision: Bilder und Videos analysieren —
chat.ask('Beschreibe', with: 'photo.jpg') - Audio: Sprache transkribieren und verstehen —
RubyLLM.transcribe('meeting.wav') - Dokumente: Extrahieren aus PDFs, CSVs, JSON, allen Dateitypen
- Bildgenerierung:
RubyLLM.paint('Prompt') - Embeddings:
RubyLLM.embed('Text') - Moderation:
RubyLLM.moderate('Text') - Tools: KI kann Ihre Ruby-Methoden aufrufen, indem Sie
RubyLLM::Toolableiten - Agents: Wiederverwendbare Assistenten mit
RubyLLM::Agent - Strukturierte Ausgaben: JSON-Schemas mit
RubyLLM::Schema - Streaming: Echtzeit-Antworten mit Blöcken
- Rails: ActiveRecord-Integration mit
acts_as_chatund optionaler Chat-UI - Async: Faserbasierte Nebenläufigkeit
- Modellregister: Über 800 Modelle mit Fähigkeitserkennung und Preisangaben
Codebeispiele
Chat mit Vision:
chat = RubyLLM.chat
chat.ask('Was ist in diesem Bild?', with: 'ruby_conf.jpg')
chat.ask('Fasse dieses Dokument zusammen', with: 'contract.pdf')
Tools verwenden:
class Weather < RubyLLM::Tool
desc 'Aktuelles Wetter abrufen'
def execute(latitude:, longitude:)
JSON.parse(Faraday.get('https://api.open-meteo.com/...').body)
end
end
chat.with_tool(Weather).ask('Wie ist das Wetter in Berlin?')
Strukturierte Ausgabe:
class ProductSchema < RubyLLM::Schema
string :name
number :price
array :features do
string
end
end
response = chat.with_schema(ProductSchema).ask('Analysiere', with: 'product.txt')
Rails-Integration
bin/rails generate ruby_llm:install
bin/rails db:migrate
bin/rails generate ruby_llm:chat_ui
Dann ein Chat-Modell mit acts_as_chat erstellen und /chats aufrufen, um eine fertige Benutzeroberfläche zu nutzen.
RubyLLM hat nur drei Abhängigkeiten: Faraday, Zeitwerk und Marcel.
📖 Vollständige Quelle lesen: HN AI Agents
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