Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
philosophynote
December 05, 2025
Technology
49
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢
2025/12/4に行われたOmotesando.rb #116の発表資料です
一部発表時と内容を変更しています
philosophynote
December 05, 2025
More Decks by philosophynote
See All by philosophynote
LLMエージェント
philosophynote
0
35
笑いながらバグを潰す方法
philosophynote
0
53
壁を乗り越えるためにGemを作成したら無知を知った話
philosophynote
0
150
技術力を捏造する
philosophynote
0
250
Other Decks in Technology
See All in Technology
Cursor Meetup Sapporo - Cursor物語 続編
cocacola917
0
140
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
2
7.7k
PLATEAU で バーチャル花火大会
tatsuya1970
0
110
Flutterをカメラで動かしたかった話
sony
1
130
つくって納得、つかって実感! 大規模言語モデルことはじめ ver2.0
recruitengineers
PRO
3
1.2k
SO-101×VLAによる3色キューブのピック&プレース
abeja
0
160
Issue設計から始める仕様駆動開発 / 20260731 Mizuki Hirata
shift_evolve
PRO
1
150
グローバル基準のSREは、運用現場でどう機能したか:成熟度アセスメントの実践 / SRE NEXT 2026
sorawatanabe
0
140
OSPN.JPバージョンアップ作業進捗のご報告 / 20260801-osc26kyoto
akkiesoft
0
420
生成 AI の基礎 〜 サンプル実装で学ぶ基本原理
enakai00
7
4.4k
メルカリのグローバルアプリで挑んだ AlloyDB 運用と課題解決の実践記
hatappi
0
240
FORENSIA: ローカルLLMフォレンジックハーネス
sumeshi
2
350
Featured
See All Featured
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
2.1k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
840
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
1
10k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
470
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
630
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.8k
HDC tutorial
michielstock
2
790
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
930
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
750
Transcript
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 2025.12.4 Omotesando.rb
#116
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 自己紹介 髙橋直樹(@philosophy_note) ・与信管理SaaSアラームボックス のエンジニア
・1年半ぶりの登壇です ・競馬予想が好きで個人開発しています https://www.horecast.net/
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 2022年11月末の ChatGPTリリースを皮切りに AI活用の民主化が進んだ
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 RubyでLLMを組み込んだ アプリを開発する 本日は経験談と今後について話します
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 話は2023年4月に遡る
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 OpenAIのChatGPTが凄い APIも提供しているのでチャットボット も開発できる そうなんだ
じゃあチャットボット開発して 会社にて
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Rubyでできる?
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Gemがあった
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 無事にリリース
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 話は2025年11月に遷移する
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 法則のないデータ から必要な値を 抽出してDBに保存してほしいけど、 AIでできる?
可能です (非構造化データ の構造化だからで きるよね) 会社にて
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Structured Outputs • あらかじめ定義した
JSON スキーマに必ず一致するように、モ デルの出力を強制する機能 https://openai.com/ja-JP/index/introducing-structured-outp uts-in-the-api/
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 記述例(Python)
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Gemで使用できるか
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 README並びに コードのどこにも記載なし
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 対応を依頼するIssueもあるがOpenのまま
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 対応を依頼するIssueもあるがOpenのまま
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Gemのコードを読む 渡したパラメータをFaradayに そのまま送っているだけ
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 APIエンドポイント側 ではパラメータで 出力形式を指定してい るので
同じように指定すればで きそう
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 JsonSchemaを設定
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 フォーマットに指定
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 できました
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 先ほどのIssueのLast
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 先ほどのIssueのLast このGemはパラメータを直接OpenAIのREST APIに渡 します
構造化出力はそのまま使用できます。
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 大きく困ってはいないが… • エンドポイントにアクセスするだけなら 必要最低限の機能にしてOpenAIの
ドキュメント を常に見た方がよい? • Gemの更新頻度が高くない
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 話は2025年7月に遷移する
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Ruby Weeklyをなんとなく眺めていると OpenAIの公式SDK?
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 OpenAI 公式 SDK
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 書き方の違い ruby-openai 公式 SDK
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 レスポンス(ruby-openai)
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 レスポンス(公式SDK)
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Structured Output(公式SDK)
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Structured Output(公式SDK)
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 今から実装するなら? • 2択であれば公式SDKか? ◦
前述の理由があるのでruby-openaiよりも公式の方が 良さそう ◦ ただし、ruby-openaiはエンドポイント追加や大きなオ プション変更の追随はしている
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 視野を広げる • LLMを操作したいだけなら OpenAIに拘る必要はない
• 複数種類のLLMを気軽に切り替えられることが 望ましい
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 視野を広げる • AWS SDK経由でBedrock使うのも良さそう
• この選択をしたRubyメインの企業の人もいた
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 視野を広げる • AWSの他のサービス連携の恩恵も得られる •
ただし、モデルは Claude や Amazon Nova、それ以 外は基本的にオープンソース系
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 RubyLLM • 2025年3月にバージョン1.0リ リース
• シンプル なインターフェース • 複数のLLMにアクセス可能 • 画像解析・生成/ドキュメント解析/ ベクトル埋め込み/ストリーミング 対応
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 シンプルなインターフェース
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 シンプルなインターフェース
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 複数のLLMにアクセス可能
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 1つのエンドポイントで複数のLLMにアクセス
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 ストリーミング対応
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Structured Output
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 Structured Output
2025年における RubyでLLMを扱う選択肢 Omotesando.rb #116 終わりに • LLMならPython or
TSが主流だが、 RubyLLMの気軽さは魅力で 情報を追っていきたい • LLMOpsなどLLM周辺の分野の発展はどうか?