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
42
0
Share
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
26
笑いながらバグを潰す方法
philosophynote
0
46
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
Claude Codeですべての日常業務を爆速化しよう!
minorun365
PRO
16
16k
oracle-to-databricks-migration-with-llm-and-dbt
casek
1
370
Anthropic AIネイティブ・スタートアップ構築のプレイブック を理解する
nagatsu
0
220
Kiro CLI v2.0.0がやってきた!
kentapapa
0
220
地元にいないローカルオーガナイザーの立ち回り
uvb_76
1
360
AIガバナンス実践 - 生成AIコネクタのデータ漏洩リスクと実務対策
knishioka
0
140
Databricks 月刊サービスアップデート 2026年05月号
tyosi1212
0
120
AI時代から振り返るTerraform drift運用の歴史 / AI Age Reflections on the History of Terraform Drift Operations
aeonpeople
0
590
ポスター発表&デモと総括 / Poster Presentations & Demonstrations and Summary
ks91
PRO
0
160
「使われるデータ基盤」を目指してデータアナリストとワークショップをやった話
jackojacko_
2
930
シンデレラなんかになりたくない!ガラスの靴が割れた時代にどう歩く?
nomizone
0
220
Fabric-cicd によるAzure DevOps デプロイ
ryomaru0825
0
140
Featured
See All Featured
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
590
A better future with KSS
kneath
240
18k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
180
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.9k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
190
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
390
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.1k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.1k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
290
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
6k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
210
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?