RubyLLM: Um Framework Ruby para Todos os Principais Provedores de IA

RubyLLM 1.16.0 é um framework Ruby que fornece uma interface unificada para todos os principais provedores de IA, incluindo OpenAI, xAI, Anthropic, Gemini, VertexAI, Bedrock, DeepSeek, Mistral, Ollama, OpenRouter, Perplexity, GPUStack e qualquer API compatível com OpenAI. Ele suporta chat, visão, áudio, documentos, geração de imagens, embeddings, moderação, ferramentas, agentes, saída estruturada, streaming e integração com Rails.

Início Rápido

Adicione ao Gemfile: gem 'ruby_llm', depois bundle install.

Configure as chaves de API:

RubyLLM.configure do |config|
  config.openai_api_key = ENV['OPENAI_API_KEY']
end

Principais Funcionalidades

• Chat: RubyLLM.chat.ask('pergunta')
• Visão: Analise imagens e vídeos — chat.ask('Descreva', with: 'foto.jpg')
• Áudio: Transcreva e entenda fala — RubyLLM.transcribe('reuniao.wav')
• Documentos: Extraia de PDFs, CSVs, JSON, qualquer tipo de arquivo
• Geração de imagens: RubyLLM.paint('prompt')
• Embeddings: RubyLLM.embed('texto')
• Moderação: RubyLLM.moderate('texto')
• Ferramentas: Deixe a IA chamar seus métodos Ruby subclassificando RubyLLM::Tool
• Agentes: Assistentes reutilizáveis com RubyLLM::Agent
• Saída estruturada: Esquemas JSON com RubyLLM::Schema
• Streaming: Respostas em tempo real com blocos
• Rails: Integração com ActiveRecord via acts_as_chat e Chat UI opcional
• Assíncrono: Concorrência baseada em Fibers
• Registro de modelos: 800+ modelos com detecção de capacidade e preços

Exemplos de Código

Chat com visão:

chat = RubyLLM.chat
chat.ask('O que há nesta imagem?', with: 'ruby_conf.jpg')
chat.ask('Resuma este documento', with: 'contrato.pdf')

Usando ferramentas:

class Clima < RubyLLM::Tool
  desc 'Obter clima atual'
  def execute(latitude:, longitude:)
    JSON.parse(Faraday.get('https://api.open-meteo.com/...').body)
  end
end
chat.with_tool(Clima).ask('Qual é o clima em Berlim?')

Saída estruturada:

class SchemaProduto < RubyLLM::Schema
  string :nome
  number :preco
  array :caracteristicas do
    string
  end
end
resposta = chat.with_schema(SchemaProduto).ask('Analise', with: 'produto.txt')

Integração com Rails

bin/rails generate ruby_llm:install
bin/rails db:migrate
bin/rails generate ruby_llm:chat_ui

Em seguida, crie um modelo Chat com acts_as_chat e visite /chats para uma UI pronta para uso.

RubyLLM tem apenas três dependências: Faraday, Zeitwerk e Marcel.