Универсальный AI-фреймворк на Python для семантического поиска, RAG, оркестрации LLM и рабочих процессов с языковыми моделями на базе векторной БД эмбеддингов.
13,1 тыс.+16 за неделю967PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён позавчера
patterns-ai-core/langchainrb
Библиотека для Ruby, помогающая создавать приложения на базе LLM с единым интерфейсом к разным провайдерам, векторным базам данных, RAG-пайплайнам и ассистентам.
- Звёзды
- 2,008
- Форки
- 270
- Открытые issues
- 88
- Последний коммит
- 17 дней назад
Что это?
Langchain.rb — gem для Ruby, предназначенный для создания приложений на базе больших языковых моделей. Он предоставляет разработчикам на Ruby единый интерфейс для работы с такими провайдерами, как OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral AI, Ollama и AWS Bedrock. Поэтому для смены бэкенда обычно достаточно изменить класс, экземпляр которого вы создаёте.
Библиотека включает основные компоненты LLM-приложений: шаблоны промптов, парсеры вывода, преобразующие текст модели в структурированный JSON, и генерацию с дополнением извлечённой информацией (RAG) на основе различных векторных баз данных, в том числе Chroma, Pinecone, Pgvector, Qdrant, Weaviate, Milvus и Elasticsearch. Она умеет загружать и индексировать файлы в форматах PDF, DOCX, CSV и XLSX.
Для сценариев с агентами класс Assistant объединяет LLM с инструментами — например, калькулятором, доступом к SQL-базе данных, веб-поиском и файловой системой — и позволяет подключать собственные инструменты. Модуль оценки на базе RAGAS оценивает достоверность, релевантность контекста и релевантность ответа в RAG-пайплайнах. Для каждой интеграции нужны отдельные gem, поэтому приложение подключает только те зависимости, которые использует.
Ключевые возможности
- 01Единый интерфейс для разных провайдеров LLM, включая эмбеддинги, генерацию текста и чат
- 02Интеграции для векторного поиска с восемью базами данных, включая Chroma, Qdrant и Pgvector
- 03Шаблоны промптов и парсеры вывода, которые формируют структурированный JSON и автоматически исправляют ошибки
- 04Класс Assistant со встроенными инструментами, поддержкой пользовательских инструментов и потоковой передачей данных
- 05Оценка RAG с метриками достоверности и релевантности в стиле RAGAS
Сценарии использования
- Добавление в приложение на Rails или Ruby ответов на вопросы по корпоративным документам с помощью RAG
- Создание чат-ассистента, который вызывает инструменты, например поиск или базу данных
- Смена провайдера LLM без переписывания кода приложения
- Оценка качества пайплайна поиска с извлечением данных на Ruby
Быстрый старт
- 1
Добавьте gem в Gemfile с помощью Bundler
bundle add langchainrb - 2
Или установите gem напрямую без Bundler
gem install langchainrb - 3
Подключите библиотеку в коде Ruby с помощью require
Что важно знать
- Помимо основной gem могут потребоваться дополнительные gem, которые не входят в комплект по умолчанию.
- Для большинства интеграций с LLM и векторными базами данных нужны API-ключи провайдера или отдельные сервисы.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое langchainrb?
- Библиотека для Ruby, помогающая создавать приложения на базе LLM с единым интерфейсом к разным провайдерам, векторным базам данных, RAG-пайплайнам и ассистентам. Langchain.rb — gem для Ruby, предназначенный для создания приложений на базе больших языковых моделей. Он предоставляет разработчикам на Ruby единый интерфейс для работы с такими провайдерами, как OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral AI, Ollama и AWS Bedrock. Поэтому для смены бэкенда обычно достаточно изменить класс, экземпляр которого вы создаёте.
- langchainrb можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- langchainrb распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- langchainrb всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в langchainrb — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать langchainrb?
- Добавление в приложение на Rails или Ruby ответов на вопросы по корпоративным документам с помощью RAG Создание чат-ассистента, который вызывает инструменты, например поиск или базу данных Смена провайдера LLM без переписывания кода приложения Оценка качества пайплайна поиска с извлечением данных на Ruby
- Как установить langchainrb?
- Добавьте gem в Gemfile с помощью Bundler: bundle add langchainrb Или установите gem напрямую без Bundler: gem install langchainrb Подключите библиотеку в коде Ruby с помощью require
- Где скачать langchainrb?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/patterns-ai-core/langchainrb
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Образовательный проект с пошаговой реализацией Retrieval-Augmented Generation на JavaScript с нуля, на локальных LLM и без облачных API.
1,7 тыс.+2 за неделю197JavaScriptMITОбновлён 8 месяцев назад
Создаёт модели машинного обучения по описанию задачи на естественном языке и табличному набору данных с помощью мультиагентного процесса.
2,6 тыс.+3 за неделю265PythonApache-2.0Обновлён 8 месяцев назад
Библиотека на Rust для локальной памяти AI-агентов: отсекает малоценный контент при добавлении и позволяет настраивать поиск по хранилищу на основе Markdown.
269+4 за неделю41RustGPL-3.0Обновлён 5 дней назад
Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.
29,6 тыс.+38 за неделю2,6 тыс.RustApache-2.0Обновлён 8 дней назад
Бесплатный открытый 10-недельный онлайн-курс по созданию приложений на базе LLM с RAG, векторным поиском, агентами, оценкой качества и мониторингом.
7,6 тыс.+65 за неделю1,4 тыс.Jupyter NotebookБез лицензииОбновлён 12 дней назад