一个美丽的 Ruby 框架，适用于所有主要的 AI 提供商。轻松构建聊天机器人、AI 代理、RAG 应用程序、内容生成器，以及你能想到的每一个 AI 工作流。经过实战考验 - 完全私密的工作 AI。在两分钟内构建一个运行的 Ruby AI 聊天。使用 RubyLLM？分享你的故事！只需 5 分钟。为什么选择 RubyLLM？每个 AI 提供商都提供他们自己臃肿的客户端。不同的 API。不同的响应格式。不同的约定。这太令人疲惫了。RubyLLM 给你一个美丽的框架用于所有这些。无论你使用 GPT、Claude 还是本地 Ollama，接口都是相同的。只需三个依赖项：Faraday、Zeitwerk 和 Marcel。就这些。给我看代码 # 只需提问 chat = RubyLLM.chat chat.ask "学习 Ruby 的最佳方法是什么？" # 分析任何文件类型 chat.ask "这张图片里有什么？" ，用："ruby_conf.jpg" chat.ask "这个视频发生了什么？" ，用："video.mp4" chat.ask "描述一下这次会议" ，用："meeting.wav" chat.ask "总结一下这个文档" ，用："contract.pdf" chat.ask "解释一下这段代码" ，用："app.rb" # 同时分析多个文件 chat.ask "分析这些文件" ，用：["diagram.png", "report.pdf", "notes.txt"] # 流式响应 chat.ask "给我讲一个关于 Ruby 的故事" 做 | chunk | print chunk.content 结束 # 生成图像 RubyLLM.paint "山上日落的水彩画" # 创建嵌入 RubyLLM.embed "Ruby 是优雅且富有表现力的" # 音频转文本 RubyLLM.transcribe "meeting.wav" # 内容安全审核 RubyLLM.moderate "检查这段文本是否安全" # 让 AI 使用你的代码 class Weather < RubyLLM::Tool desc "获取当前天气" def execute (latitude:, longitude:) url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=#{latitude}&longitude=#{longitude}&current=temperature_2m,wind_speed_10m" JSON.parse(Faraday.get(url).body) end end chat.with_tool(Weather).ask "柏林的天气如何？" # 定义带有指令和工具的代理 class WeatherAssistant < RubyLLM::Agent model "gpt-5-nano" instructions "简洁，并始终使用工具获取天气。" tools Weather end WeatherAssistant.new.ask "柏林的天气如何？" # 获取结构化输出 class ProductSchema < RubyLLM::Schema string :name number :price array :features do string end end response = chat.with_schema(ProductSchema).ask "分析这个产品" ，用："product.txt" 特点 聊天：使用 RubyLLM.chat 的会话 AI 视觉：分析图像和视频 音频：使用 RubyLLM.transcribe 转录和理解语音 文档：从 PDF、CSV、JSON 等任何文件类型中提取 图像生成：使用 RubyLLM.paint 创建图像 嵌入：使用 RubyLLM.embed 生成嵌入 审核：使用 RubyLLM.moderate 进行内容安全 工具：让 AI 调用你的 Ruby 方法 代理：使用 RubyLLM::Agent 的可重用助手 结构化输出：能够正常工作的 JSON 模式 流媒体：实时响应 与区分，控制，查看和持久化模型推理。提供商：OpenAI、xAI、Anthropic、Gemini、VertexAI、Bedrock、DeepSeek、Mistral、Ollama、OpenRouter、Perplexity、GPUStack，以及任何兼容 OpenAI 的 API 安装 将以下内容添加到你的 Gemfile： gem 'ruby_llm' 然后运行 bundle install。配置你的 API 密钥： # config/initializers/ruby_llm.rb RubyLLM.configure do |config| config.openai_api_key = ENV['OPENAI_API_KEY'] end Rails # 安装 Rails 集成 bin/rails generate ruby_llm:install bin/rails db:migrate bin/rails ruby_llm:load_models # v1.13+ # 添加聊天 UI（可选） bin/rails generate ruby_llm:chat_ui class Chat < ApplicationRecord acts_as_chat end chat = Chat.create! model: "claude-sonnet-4" chat.ask "这个文件里有什么？" ，用："report.pdf" 访问 http://localhost:3000/chats 获取现成的聊天界面！