为OpenAI/Anthropic/Gemini/Bedrock/OpenRouter/DeepSeek/Ollama/VertexAI/Perplexity/Mistral/GPUStack及OpenAI兼容API提供统一的Ruby接口。支持聊天、视觉、音频、PDF、图像、嵌入、工具、流式传输及Rails集成。
RubyLLM 为开发者提供了一个统一且简洁的 Ruby 接口，用以连接 OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI 等主流 AI 服务以及 Ollama 等本地模型。它解决了不同 AI 供应商客户端 API 各异、格式不统一的痛点，让开发者能够通过一套相同的代码与各种大语言模型进行交互。项目核心功能全面，支持聊天对话、图像视觉分析、语音转录、文档（如PDF）信息提取、图像生成、向量嵌入以及流式响应。特别集成了对 Rails 框架的支持，例如 ActiveRecord 的 `acts_as_chat` 方法，便于构建聊天机器人、AI 智能体和 RAG 应用。其设计轻量，仅依赖三个基础库，并包含一个涵盖 800 多种模型的注册表，显著简化了在 Ruby 生态中集成和切换不同 AI 能力的工作。
💡 应用场景
最适合需要在Ruby/Rails应用中统一、便捷地集成多种AI服务的场景。
多模型AI应用开发
问题：开发AI应用时需要同时支持多个AI服务商（如OpenAI、Claude、Gemini），但每个服务商的API接口和响应格式都不同，导致代码复杂且难以维护。
方案：使用RubyLLM的统一接口，只需一套代码即可调用所有支持的AI模型，通过简单的配置切换服务商。
示例：你的Rails应用需要根据用户订阅级别提供不同的AI模型（付费用户用GPT-4，免费用户用本地Ollama），只需修改配置即可，无需重写业务逻辑。
Rails应用快速集成AI
问题：想在Rails应用中快速添加AI聊天功能，但需要处理复杂的API集成、会话管理和界面开发。
方案：使用RubyLLM的Rails集成功能，通过`acts_as_chat`和内置的聊天界面，几分钟就能搭建完整的AI聊天系统。
示例：运行`rails generate rubyllm:install`后，访问`/chats`即可获得现成的聊天界面，支持与多种AI模型对话。
多模态AI处理
问题：需要处理多种类型的AI任务（文本聊天、图像分析、语音转写、文档提取），但不同任务需要调用不同的API和客户端。
方案：使用RubyLLM的统一方法（`chat`、`transcribe`、`paint`、`embed`等）处理所有AI任务，接口一致且简单。
示例：一个客服系统需要同时处理用户文字提问、上传的图片分析和语音留言转写，使用RubyLLM可以用相似的代码风格处理所有这些任务。
AI代理与工具调用
问题：需要让AI模型能够调用外部工具或执行特定任务（如查询数据库、调用API），但实现起来复杂且容易出错。
方案：使用RubyLLM的工具和代理功能，让AI模型能够安全地调用你定义的Ruby方法，构建智能代理系统。
示例：创建一个旅行规划代理，AI可以调用你的`search_flights`、`book_hotel`等Ruby方法，自动为用户规划行程。
📊 项目信息
- 语言
- Ruby
- Stars
- ⭐ 3,981
- Forks
- 452
- 今日新增
- +2
- 排名
- #13
- 收录
- 语言榜
- 趋势日期
- 2026年6月4日
- 最后推送
- 2026/6/4