Trên GitHub, crmne/ruby_llm đã đạt 4.3k sao, nhóm AI Tools, ngôn ngữ Ruby. One delightful Ruby framework for every major AI provider. Build AI agents, chatbots, RAG apps, and multimodal workflows in beautiful, expressive code.
Tóm tắt dựng từ metadata GitHub của chính dự án — chưa có bài review TopGit. Trang sẽ tự động cập nhật khi bài review đầy đủ được xuất bản.
VÌ SAO CHƯA CÓ REVIEW
TopGit viết bài đầy đủ cho repo có nhiều sao nhất và được yêu cầu nhiều nhất. Trang này là snapshot trong thời gian chờ — xem README gốc ở tab READ ME.
A delightful Ruby AI framework that feels at home in Rails. Switch models without rewriting your code, then scale to production with everything from Chats and Tools to Agents, RAG, and Workflows.
Battle tested at - Fully private work AI
[!NOTE]
Using RubyLLM? Share your story! Takes 5 minutes.
Build AI features in Ruby: chats, agents, tools, RAG, and agentic workflows. Works with OpenAI, xAI, Anthropic, Google, AWS, local models, and any OpenAI-compatible API.
Every AI provider ships their own bloated client. Different APIs. Different response formats. Different conventions. It's exhausting.
RubyLLM gives you one beautiful framework for all of them. Same interface whether you're using GPT, Claude, or your local Ollama. Just three dependencies: Faraday, Zeitwerk, and Marcel. That's it.
Show me the code
# Just ask questions
chat = RubyLLM.chat
chat.ask "What's the best way to learn Ruby?"
# Analyze any file type
chat.ask "What's in this image?", with: "ruby_conf.jpg"
chat.ask "What's happening in this video?", with: "video.mp4"
chat.ask "Describe this meeting", with: "meeting.wav"
chat.ask "Summarize this document", with: "contract.pdf"
chat.ask "Explain this code", with: "app.rb"
# Multiple files at once
chat.ask "Analyze these files", with: ["diagram.png", "report.pdf", "notes.txt"]
# Stream responses
chat.ask "Tell me a story about Ruby" do |chunk|
print chunk.content
end
# Generate images
RubyLLM.paint "a sunset over mountains in watercolor style"
# Create embeddings
RubyLLM.embed "Ruby is elegant and expressive"
# Transcribe audio to text
RubyLLM.transcribe "meeting.wav"
# Turn text into speech
speech = RubyLLM.speak "Hello, welcome to RubyLLM!"
speech.save "welcome.mp3"
# Moderate content for safety
RubyLLM.moderate "Check if this text is safe"
# Let AI use your code
class Weather < RubyLLM::Tool
description "Get current weather"
def execute(latitude:, longitude:)
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=#{latitude}&longitude=#{longitude}¤t=temperature_2m,wind_speed_10m"
JSON.parse(Faraday.get(url).body)
end
end
chat.with_tools(Weather).ask "What's the weather in Berlin?"
# Define an agent with instructions + tools
class WeatherAssistant < RubyLLM::Agent
model "gpt-5-nano"
instructions "Be concise and always use tools for weather."
tools Weather
end
WeatherAssistant.new.ask "What's the weather in Berlin?"
# Get structured output
class ProductSchema < RubyLLM::Schema
string :name
number :price
array :features do
string
end
end
response = chat.with_schema(ProductSchema).ask "Analyze this product", with: "product.txt"
Features
Chat: Conversational AI with RubyLLM.chat
Vision: Analyze images and videos
Audio: Transcribe speech with RubyLLM.transcribe and generate it with RubyLLM.speak
Documents: Extract from PDFs, CSVs, JSON, any file type
Image generation: Create images with RubyLLM.paint
Embeddings: Generate embeddings with RubyLLM.embed
Moderation: Content safety with RubyLLM.moderate
Tools: Let AI call your Ruby methods
Agents: Reusable assistants with RubyLLM::Agent
Structured output: JSON schemas that just work
Streaming: Real-time responses with blocks
Rails: ActiveRecord integration with acts_as_chat
Async: Fiber-based concurrency
Model registry: 800+ models with capability detection and pricing
Extended thinking: Control, view, and persist model deliberation
Citations: Normalized source citations from documents, search, and grounding
Batches: Provider-side batch processing at half price with RubyLLM.batch
Providers: OpenAI, xAI, Anthropic, Gemini, VertexAI, Bedrock, DeepSeek, Mistral, Ollama, OpenRouter, Perplexity, GPUStack, and any OpenAI-compatible API
Installation
Add to your Gemfile:
gem 'ruby_llm'
Then bundle install.
Configure your API keys:
# config/initializers/ruby_llm.rb
RubyLLM.configure do |config|
config.openai_api_key = ENV['OPENAI_API_KEY']
end
Có — crmne/ruby_llm phát hành theo license MIT, nghĩa là mã nguồn mở để đọc, fork và (tùy license) tái sử dụng. Mã: github.com/crmne/ruby_llm.
crmne/ruby_llm là gì?
crmne/ruby_llm (crmne/ruby_llm) là dự án Ruby trên GitHub. Theo mô tả gốc: One delightful Ruby framework for every major AI provider. Build AI agents, chatbots, RAG apps, and multimodal workflows in beautiful, expressive code.
crmne/ruby_llm so với các dự án AI Tools khác thế nào?
crmne/ruby_llm được TopGit xếp vào nhóm AI Tools, với 4.3k sao GitHub và viết bằng Ruby. Xem trang chủ đề AI Tools trên TopGit để so sánh với các dự án tương tự theo số sao và mức độ hoạt động.
Cùng nhóm AI Tools còn repo nào?
crmne/ruby_llm thuộc nhóm AI Tools trên TopGit, cùng 20 topic GitHub. Trang Trending và Topics liệt kê các repo cùng số sao và cùng ngôn ngữ để so sánh.
Đọc thêm về crmne/ruby_llm ở đâu?
Trang TopGit này là một snapshot — tab "Readme" hiển thị nguyên văn README của repo (đã bỏ link, giữ ảnh). Repo GitHub ở github.com/crmne/ruby_llm là nguồn chính thức.
Vì sao crmne/ruby_llm được xếp vào nhóm AI Tools?
TopGit xếp crmne/ruby_llm vào nhóm AI Tools dựa trên GitHub topics và mô tả của repo (gắn thẻ: "agents", "ai", "anthropic"). Việc phân loại dựa trên metadata thật của repo, không phải đoán theo cảm tính biên tập.