langchainrb

用 Ruby 快速构建 LLM 应用，像搭积木一样组合 AI 能力

langchainrb 是 Ruby 生态中构建 LLM 驱动应用的框架，将 LangChain 的核心概念移植到 Ruby，解决 Ruby 开发者无法便捷集成大语言模型的问题。它提供统一的接口来对接多种 LLM（如 OpenAI、Anthropic），支持链式调用、提示词管理、工具调用和智能体（Agent）编排，内置向量搜索与检索增强生成（RAG）能力，可对接多种向量数据库。核心能力包括：多模型适配、可组合的链（Chain）、智能体循环、文档加载与分割、记忆管理等，让 Ruby 开发者能快速搭建聊天机器人、问答系统等 AI 应用。项目活跃成长，API 设计贴近 Ruby 习惯，但生态和文档相比 Python 版仍有差距。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 1998

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队patterns-ai-core

所属国家

官网地址https://rubydoc.info/gems/langchainrb

GitHubhttps://github.com/patterns-ai-core/langchainrb

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Ruby

技术栈/模型agents,ai-agents,artificial-intelligence,machine-learning,ml,rubyml,vector-search

GitHub 星标★ 1998

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-04-18 00:00:00

最近更新2026-09-21 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 6 步

环境要求

已安装 Ruby 环境（可运行 ruby 与 gem 命令）
使用 Bundler 管理依赖（推荐）或已安装 RubyGems
OpenAI 等 LLM 供应商的 API Key
如使用工具类（如 NewsRetriever），需对应的第三方 API Key（如 NEWS_API_KEY）

安装与启动步骤

1用 Bundler 安装 gem

在项目目录下执行，会自动把 langchainrb 写入 Gemfile 并安装。适合已有 Rails/Ruby 项目。
```
bundle add langchainrb
```
2或直接安装 gem

不使用 Bundler 管理依赖时，直接用 gem 命令全局安装。二选一即可。
```
gem install langchainrb
```
3按需补充额外 gem

README 说明部分功能依赖的额外 gem 不默认包含，请只添加自己需要的那部分。
4在代码中引入

在 Ruby 文件顶部引入 langchain，之后才能使用 LLM、Assistant 等类。
```
require "langchain"
```
5初始化 LLM 实例

所有 LLM 类继承自 Langchain::LLM::Base，接口一致，切换后端无需改业务代码。key 从环境变量读取。
```
llm = Langchain::LLM::OpenAI.new(api_key: ENV["OPENAI_API_KEY"])
```

6创建并运行 Assistant

传入 llm、instructions 和 tools 创建助手，添加用户消息并运行，可开启自动工具执行。

assistant = Langchain::Assistant.new(
  llm: llm,
  instructions: "You're a helpful AI assistant",
  tools: [Langchain::Tool::NewsRetriever.new(api_key: ENV["NEWS_API_KEY"])]
)
assistant.add_message_and_run!(content: "What's the latest news about AI?")
assistant.run(auto_tool_execution: true)

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`llm`	是	Assistant 使用的 LLM 实例，必填	`Langchain::LLM::OpenAI.new(api_key: ENV["OPENAI_API_KEY"])`
`tools`	否	工具实例数组，供助手调用外部能力	`[Langchain::Tool::NewsRetriever.new(api_key: ENV["NEWS_API_K`
`instructions`	否	助手系统提示词，定义角色与行为	`"You're a helpful AI assistant"`
`tool_choice`	否	工具选择策略，默认 auto，也可指定函数名强制调用	`"auto"`
`parallel_tool_calls`	否	是否并行发起多个工具调用，默认 true	`true`
`tool_execution_callback`	否	工具执行前触发的回调，用于日志或监控	`-> (tool_call_id, tool_name, method_name, tool_arguments) {`

如何确认成功

运行 Ruby 脚本后能正常输出助手回复（如返回 AI 相关最新新闻），说明 gem 安装与 LLM 配置成功。

常见问题

Q：报错提示缺少依赖 gem 怎么办？

A：README 说明附加 gem 不默认包含，需要哪个功能就在 Gemfile 中自行添加对应 gem，不要一次性全装。

Q：如何从 OpenAI 切换到其他 LLM？

A：Langchain::LLM 提供统一接口，各 LLM 类都继承 Langchain::LLM::Base，替换实例化的类即可，业务代码基本不用改。

Q：Rails 项目怎么深度集成？

A：README 指向单独的 langchainrb_rails gem，需要 Rails 深度集成时改用该 gem。

Q：API Key 应该写在哪里？

A：示例统一从环境变量读取（ENV["OPENAI_API_KEY"]、ENV["NEWS_API_KEY"]），建议用环境变量而非硬编码在代码里。

注意事项

额外依赖 gem 默认不安装，只添加实际用到的，避免体积膨胀。
工具类通常需要自己的 API Key，如 NewsRetriever 需要 NEWS_API_KEY。
完整 API 文档见官网 rubydoc.info/gems/langchainrb。

核心亮点

原生 Ruby 实现，无缝融入 Rails 等现有 Ruby 项目，无需跨语言调用
支持多种 LLM 和向量数据库，抽象统一，切换成本低
提供链、智能体、RAG 等高层抽象，简化复杂 AI 流程开发

不足之处

文档和示例相对较少，学习曲线较陡
社区生态和第三方集成不如 Python 版丰富

适用场景

在 Ruby on Rails 应用中快速添加 AI 聊天或问答功能
构建基于私有知识库的检索增强生成（RAG）系统
开发需要多步骤推理和工具调用的智能体应用

替代项目

langchain（Python）、langchain4j（Java）、boxcars（Ruby）

项目介绍

langchainrb 是开发框架领域的开源项目，由 patterns-ai-core 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,998）位列前 30%，在开发框架分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：在RubyonRails应用中快速添加AI聊天或问答功能。同类可对比的替代方案包括 langchain（Python）、langchain4j（Java）、boxcars（Ruby）。

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