RubyLLM: 모든 주요 AI 제공업체를 위한 Ruby 프레임워크

모든 주요 AI 제공업체를 위한 단 하나의 아름다운 Ruby 프레임워크. 챗봇, AI 에이전트 (AI agents), RAG 애플리케이션, 콘텐츠 생성기, 그리고 당신이 생각할 수 있는 모든 AI 워크플로우 (AI workflow)를 쉽게 구축하세요.

- 완전히 프라이빗한 업무용 AI에서 검증 완료

RubyLLM을 사용 중이신가요? 당신의 이야기를 공유해 주세요! 5분 정도 소요됩니다.

모든 AI 제공업체는 각자 비대해진 클라이언트 (client)를 출시합니다. 서로 다른 API, 서로 다른 응답 형식 (response formats), 서로 다른 컨벤션 (conventions). 이는 매우 지치는 일입니다.

RubyLLM은 이 모든 것을 위한 하나의 아름다운 프레임워크를 제공합니다. GPT, Claude, 또는 로컬 Ollama를 사용하든 인터페이스 (interface)는 동일합니다. 단 세 가지 의존성 (dependencies)만 필요합니다: Faraday, Zeitwerk, 그리고 Marcel. 그게 전부입니다.

# 그냥 질문하세요
chat = RubyLLM.chat
chat.ask "What's the best way to learn Ruby?"

# 어떤 파일 형식이든 분석하세요
chat.ask "What's in this image?", with: "ruby_conf.jpg"
chat.ask "What's happening in this video?", with: "video.mp4"
...

# 여러 파일을 동시에
chat.ask "Analyze these files", with: ["diagram.png", "report.pdf", "notes.txt"]

# 응답 스트리밍 (Stream responses)
chat.ask "Tell me a story about Ruby" do |chunk|
print chunk.content
...

# 이미지 생성
RubyLLM.paint "a sunset over mountains in watercolor style"

# 임베딩 (embeddings) 생성
RubyLLM.embed "Ruby is elegant and expressive"

# 오디오를 텍스트로 전사 (Transcribe)
RubyLLM.transcribe "meeting.wav"

# 안전을 위한 콘텐츠 모더레이션 (Moderate)
RubyLLM.moderate "Check if this text is safe"

# AI가 당신의 코드를 사용하게 하세요
class Weather < RubyLLM::Tool
desc "Get current weather"
...

# 지침(instructions) + 도구(tools)를 가진 에이전트 정의
class WeatherAssistant < RubyLLM::Agent
model "gpt-5-nano"
...

# 구조화된 출력 (structured output) 받기
class ProductSchema < RubyLLM::Schema
string :name
...

Chat: RubyLLM.chat을 이용한 대화형 AI

Vision: 이미지 및 비디오 분석

Audio: RubyLLM.transcribe를 이용한 음성 전사 및 이해

Documents: PDF, CSV, JSON 등 모든 파일 형식에서 데이터 추출

Image generation: RubyLLM.paint로 이미지 생성

Embeddings (임베딩): RubyLLM.embed로 임베딩 생성

Moderation (모더레이션): RubyLLM.moderate로 콘텐츠 안전성 검사

Tools (도구): AI가 사용자의 Ruby 메서드를 호출하도록 허용

Agents (에이전트): RubyLLM::Agent를 활용한 재사용 가능한 어시스턴트

Structured output (구조화된 출력): 즉시 작동하는 JSON 스키마

Streaming (스트리밍): 블록(blocks)을 이용한 실시간 응답

Rails: acts_as_chat을 통한 ActiveRecord 통합

Async (비동기): Fiber 기반의 동시성 처리

Model registry (모델 레지스트리): 기능 감지 및 가격 정보를 포함한 800개 이상의 모델

Extended thinking (확장된 사고): 모델의 추론(deliberation) 과정을 제어, 확인 및 유지

Providers (제공업체): OpenAI, xAI, Anthropic, Gemini, VertexAI, Bedrock, DeepSeek, Mistral, Ollama, OpenRouter, Perplexity, GPUStack 및 모든 OpenAI 호환 API

Gemfile에 추가하세요:

gem 'ruby_llm'

그 다음 bundle install을 실행하세요.

API 키를 설정하세요:

# config/initializers/ruby_llm.rb
RubyLLM.configure do |config|
config.openai_api_key = ENV['OPENAI_API_KEY']
...

# Rails 통합 설치
bin/rails generate ruby_llm:install
bin/rails db:migrate
...

class Chat < ApplicationRecord
  acts_as_chat
end
...

즉시 사용 가능한 채팅 인터페이스를 확인하려면 http://localhost:3000/chats를 방문하세요!