你是 Ruby 開發者嗎？看著身邊的人都在用 Python 玩 AI，心裡是不是有點不是滋味？

別擔心，現在 Ruby 也能輕鬆串接 AI 了！最近在 Hacker News 上爆紅的 RubyLLM，讓你可以用最熟悉的 Ruby 語法，呼叫 OpenAI、Gemini、Claude 等主流 AI 模型。這篇文章就是為你準備的入門教學。

為什麼你需要 RubyLLM？

想像一下這個場景：你正在開發一個 Rails 電商網站，客戶突然要求加入「AI 商品推薦」功能。傳統做法是：學 Python、裝套件、寫 Flask API、再串回 Rails。光想就頭痛。

RubyLLM 的誕生，就是為了消滅這種痛苦。它提供統一的 API 介面，讓你用幾行程式碼就能：

呼叫 ChatGPT 幫你寫文案
用 Claude 分析客戶評論
讓 Gemini 幫你摘要文章
甚至串接多個模型做比較

更棒的是，它完全使用 Ruby 的慣用寫法。如果你會寫 Rails，五分鐘就能上手。

第一步：安裝與設定

先確認你的 Ruby 版本是 3.1 以上。打開終端機，執行：

gem install ruby_llm

或者在你的 Gemfile 加入：

gem "ruby_llm"

然後 bundle install。

接下來需要設定 API 金鑰。RubyLLM 會自動讀取環境變數，所以你只需要：

export OPENAI_API_KEY="sk-your-key-here"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-key-here"
export GEMINI_API_KEY="your-gemini-key"

貼心提醒：如果你在 Windows 上開發，可以在 .env 檔案管理這些金鑰，然後用 dotenv gem 載入。這樣就不會不小心把金鑰推到 GitHub 上。

第二步：開始對話

安裝好後，來寫你的第一行程式碼吧。建立一個 hello_ai.rb 檔案：

require "ruby_llm"

# 最簡單的用法
client = RubyLLM::Client.new(:openai)
response = client.chat("用繁體中文介紹 RubyLLM 是什麼？")
puts response

執行 ruby hello_ai.rb，你就會看到 AI 的回應。

但這只是開始。RubyLLM 真正的魅力在於它的對話管理功能。想像你在開發客服機器人，需要記住對話上下文：

chat = RubyLLM::Chat.new(:openai)

# 第一輪對話
chat.say("嗨，我叫小明")
# => "你好小明！有什麼我可以幫你的嗎？"

# 第二輪對話（AI 還記得你的名字）
chat.say("我叫什麼名字？")
# => "你叫小明，我們剛剛聊過喔！"

看到沒？你完全不用手動管理歷史記錄。RubyLLM 會自動保存對話上下文，就像你在網頁上使用 ChatGPT 一樣自然。

第三步：串接不同模型

RubyLLM 最強大的功能之一，就是可以無痛切換不同 AI 模型。比如說，你想比較 GPT-4 和 Claude 對同一問題的回答：

prompt = "用繁體中文解釋量子糾纏"

gpt4 = RubyLLM::Client.new(:openai, model: "gpt-4")
claude = RubyLLM::Client.new(:anthropic, model: "claude-3-opus-20240229")

puts "=== GPT-4 的回答 ==="
puts gpt4.chat(prompt)

puts "\n=== Claude 的回答 ==="
puts claude.chat(prompt)

這在實務上非常有用。例如你經營一個美食部落格，可以讓 GPT-4 寫食譜，讓 Claude 幫忙校對文法，再讓 Gemini 產生 SEO 關鍵字。全部用 Ruby 搞定。

第四步：進階應用 — 串接工具

真正的殺手級應用來了。RubyLLM 支援 Function Calling，讓 AI 可以呼叫你寫的 Ruby 方法。

假設你有一個天氣查詢功能：

class WeatherTool
  def self.get_weather(city)
    # 這裡可以串接真實的天氣 API
    case city
    when "台北" then "25°C，晴朗"
    when "香港" then "28°C，多雲"
    else "無法查詢該城市"
    end
  end
end

client = RubyLLM::Client.new(:openai)

# 註冊工具
client.add_tool("get_weather", WeatherTool.method(:get_weather))

# AI 會自動判斷什麼時候需要呼叫你的工具
response = client.chat("台北今天天氣如何？")
puts response
# => "台北今天天氣 25°C，晴朗！"

這意味著你可以讓 AI 串接你的資料庫、呼叫第三方 API、甚至執行複雜的業務邏輯。想像一個 AI 客服，可以幫客戶查訂單、改地址、計算運費，全部用 Ruby 寫成工具函式。

實戰案例：用 RubyLLM 做郵件摘要

讓我們做一個真實有用的功能：自動摘要客戶來信。

require "ruby_llm"
require "json"

class EmailSummarizer
  def initialize
    @client = RubyLLM::Client.new(:openai, model: "gpt-4o-mini")
  end

  def summarize(email_text)
    prompt = <<~PROMPT
      請摘要以下客戶郵件，輸出 JSON 格式：
      {
        "主旨": "一句話摘要",
        "緊急程度": "高/中/低",
        "需要回覆": true/false,
        "關鍵字": ["關鍵字1", "關鍵字2"]
      }
      郵件內容：
      #{email_text}
    PROMPT

    response = @client.chat(prompt)
    JSON.parse(response)
  end
end

# 使用範例
email = <<~EMAIL
  您好，我在上週五訂購了一台筆電（訂單編號：#2024-5678），
  但到今天還沒收到貨。訂單狀態一直顯示「處理中」。
  請幫我確認出貨進度，謝謝。
EMAIL

summarizer = EmailSummarizer.new
result = summarizer.summarize(email)
puts result
# => {"主旨"=>"客戶詢問筆電訂單出貨進度", "緊急程度"=>"中", "需要回覆"=>true, "關鍵字"=>["訂單查詢", "出貨延遲", "#2024-5678"]}

這樣你就可以自動分類客戶信件，優先處理緊急案件。整個過程不到 20 行程式碼。

常見問題

Q: RubyLLM 需要 GPU 嗎？ A: 完全不需要。RubyLLM 只是 API 客戶端，實際運算是在 OpenAI、Anthropic 或 Google 的雲端伺服器上執行。你的電腦只需要能上網就行。

Q: 串接不同模型會不會很貴？ A: 不會。RubyLLM 讓你可以根據任務選擇最划算的模型。簡單任務用 GPT-4o-mini（非常便宜），複雜任務才用 GPT-4 或 Claude Opus。甚至可以混合使用。

Q: 我的 Rails 專案已經很老了，能用嗎？ A: 只要 Ruby 版本 >= 3.1 就能用。Rails 5 以上都相容。安裝方式就是加一行 gem，不會影響現有程式碼。

Q: 中文支援好嗎？ A: 非常好。RubyLLM 本身是中立的，中文品質取決於你串接的模型。GPT-4o 和 Claude 3 的繁體中文能力都相當優秀。

Q: 有沒有免費方案可以試用？ A: OpenAI 和 Google 都有免費額度（OpenAI 新帳號送 $5，Google 送 $300）。你可以先用免費額度測試，確定符合需求再付費。

總結

RubyLLM 讓 Ruby 開發者不再被 AI 浪潮拋在後面。你不需要學 Python、不需要架設複雜的基礎設施，只要會 Ruby 就能開始打造 AI 應用。

今天的教學讓你學會了：

安裝與設定 RubyLLM
基本對話與上下文管理
無痛切換不同 AI 模型
使用 Function Calling 串接自訂工具
實戰郵件摘要功能

下一步，試著把 RubyLLM 整合到你現有的 Rails 專案中。從一個簡單功能開始，比如自動回覆常見問題。你會發現，AI 開發其實沒有想像中那麼難。

趕快打開終端機，裝上 RubyLLM，讓你的 Ruby 程式碼也擁有 AI 超能力吧！

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