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
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
philosophynote
December 05, 2025
Technology
0
33
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
Tweet
Share
More Decks by philosophynote
See All by philosophynote
LLMエージェント
philosophynote
0
20
笑いながらバグを潰す方法
philosophynote
0
38
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
140
技術力を捏造する
philosophynote
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
ClickHouseはどのように大規模データを活用したAIエージェントを全社展開しているのか
mikimatsumoto
0
270
コミュニティが変えるキャリアの地平線:コロナ禍新卒入社のエンジニアがAWSコミュニティで見つけた成長の羅針盤
kentosuzuki
0
130
10Xにおける品質保証活動の全体像と改善 #no_more_wait_for_test
nihonbuson
PRO
2
340
ECS障害を例に学ぶ、インシデント対応に備えたAIエージェントの育て方 / How to develop AI agents for incident response with ECS outage
iselegant
4
430
30万人の同時アクセスに耐えたい!新サービスの盤石なリリースを支える負荷試験 / SRE Kaigi 2026
genda
4
1.4k
Ruby版 JSXのRuxが気になる
sansantech
PRO
0
170
茨城の思い出を振り返る ~CDKのセキュリティを添えて~ / 20260201 Mitsutoshi Matsuo
shift_evolve
PRO
1
430
顧客との商談議事録をみんなで読んで顧客解像度を上げよう
shibayu36
0
340
AIが実装する時代、人間は仕様と検証を設計する
gotalab555
1
620
~Everything as Codeを諦めない~ 後からCDK
mu7889yoon
3
520
日本の85%が使う公共SaaSは、どう育ったのか
taketakekaho
1
250
プロダクト成長を支える開発基盤とスケールに伴う課題
yuu26
4
1.4k
Featured
See All Featured
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
120
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
57
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
220
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
110
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
9
36k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
61
52k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
220
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
53
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
230
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
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?