ruby_llm

用 Ruby 优雅地构建 AI 应用，一套代码接入所有主流大模型。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开图像生成 🍴 复刻 534 🐛 待处理 9 👀 关注 29

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 4498

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类图像生成

开发团队crmne

官网地址https://rubyllm.com

GitHubhttps://github.com/crmne/ruby_llm

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Ruby

技术栈/模型agent-framework,agentic-ai,agents,ai,ai-agents,ai-framework,anthropic,embeddings,gemini,generative-ai,large-language-models,llm,multimodal,ollama,openai,rag,rails,ruby,structured-output,tool-calling

GitHub 星标★ 4498

上线时间2025-01-30 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积630.6 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

ruby_llm 是一个为 Ruby 语言打造的 AI 框架，旨在统一接入各大主流 AI 提供商（如 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Ollama 等），让开发者能用优雅、表达力强的 Ruby 代码构建 AI 代理、聊天机器人、RAG 应用和多模态工作流。它解决了 Ruby 生态中缺乏现代 AI 开发工具的问题，提供了统一的 API 接口，屏蔽了不同提供商之间的差异，支持文本生成、图像生成、嵌入等功能。核心能力包括：多提供商适配、流式响应、工具调用、代理构建、RAG 支持，以及灵活的配置管理。项目活跃，星标 4288，正在成长中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4498

技术标签

agent-framework agentic-ai agents ai ai-agents

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 6 步

环境要求

Ruby 环境（gem 由 Bundler 管理）
已初始化的 Ruby 项目；Rails 集成需 Rails 项目
至少一个 AI 提供商的 API Key（如 OPENAI_API_KEY）

安装与启动步骤

1添加 ruby_llm 依赖

在项目目录下用 Bundler 添加 2.0 候选版 gem，README 明确指定版本号 2.0.0.rc2
```
bundle add ruby_llm --version 2.0.0.rc2
```
2设置 API Key 环境变量

配置需要从环境变量读取密钥，此处以 OpenAI 为例，把 sk-xxxxxxxx 换成你自己的真实密钥
```
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
```
3编写配置代码

在脚本中或 Rails 的 config/initializers/ruby_llm.rb 中调用 RubyLLM.configure 配置提供商密钥
```
require 'ruby_llm'

RubyLLM.configure do |config|
  config.openai_api_key = ENV.fetch('OPENAI_API_KEY')
end
```
4生成 Rails 集成文件

仅在 Rails 项目中使用，运行生成器写入 ruby_llm 所需文件
```
bin/rails generate ruby_llm:install
```
5执行数据库迁移

Rails 集成需要建表，运行迁移使相关数据结构生效
```
bin/rails db:migrate
```
6加载模型清单

Rails 集成最后一步，加载 ruby_llm 内置的模型数据
```
bin/rails ruby_llm:load_models
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`openai_api_key`	是	OpenAI 提供商密钥，配置后即可调用其聊天与媒体能力	`ENV.fetch('OPENAI_API_KEY')`
`gemini_api_key`	否	需要文件相关能力时按示例配置 Gemini	`ENV.fetch('GEMINI_API_KEY')`
`xai_api_key`	否	需要视频能力时按示例配置 xAI	`ENV.fetch('XAI_API_KEY')`
`mistral_api_key`	否	需要 OCR 能力时按示例配置 Mistral	`ENV.fetch('MISTRAL_API_KEY')`
`cohere_api_key`	否	需要重排序（reranking）能力时配置 Cohere	`ENV.fetch('COHERE_API_KEY')`