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
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
[しろおび夏祭り2026] チャットするAIから、作業するAIへ - 使われ方の変化と、その裏側で起きていること
kk0n
0
1.7k
Flutterをカメラで動かしたかった話
sony
1
130
Goでデータパイプラインを作ろう
sansantech
PRO
0
360
Webアクセシビリティ入門 2026
recruitengineers
PRO
2
460
AI駆動開発は個人技からチーム戦へ:組織でAIを使いこなすための実践設計
moongift
PRO
0
480
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
7
19k
関東Kaggler会発表資料
takoi
1
200
TypeScript入門 2026
recruitengineers
PRO
2
500
20260804_Q4AzureUpdateBite_FabricDataAgentの精度を高める設計.pdf
matayuuu
1
120
オートロックマンションなのに、各部屋は施錠なし!? 攻撃者が組織内ネットワークで大暴れする理由 / The Front Door Is Locked, but the Rooms Are Wide Open: Why Attackers Move Freely Inside Enterprise Networks
nttcom
1
1.6k
ブラウザ研修 2026
recruitengineers
PRO
4
790
FPGAが実現する遠方宇宙の高空間分解能天体撮影 -大型地上望遠鏡の視力を補正する「補償光学」とは?-
komei_mt
0
190
Featured
See All Featured
How To Speak Unicorn (iThemes Webinar)
marktimemedia
1
520
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.1k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
32k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4.2k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
12k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
850
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
340
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
56k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.3k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
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?