1. 현대 Ruby 애플리케이션에서 LLM이 중요한 이유
LLM은 본질적으로 토큰을 자동 회귀적으로 예측하여 텍스트를 생성합니다. 이 단순해 보이는 기능은 다음과 같은 다양한 사용 사례를 가능하게 합니다.
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대화형 에이전트 및 비서
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데이터 변환, 요약 및 해석
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외부 도구를 사용하는 자율 AI 에이전트
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콘텐츠 및 문서 생성
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AI 지원 소프트웨어 개발 (“vibe coding”)
Gumroad와 같은 실제 사례에서는 Rails 모델 내에서 ruby-openai 젬을 직접 사용하여 환불 정책 제안을 생성합니다. 이는 Ruby가 고급 LLM API와 완벽하게 통합될 수 있음을 보여줍니다.
2. LLM을 자체 데이터에 연결하는 실제 과제 이해
LLM은 데이터베이스, 비즈니스 로직, 내부 문서 또는 실시간 회사 데이터를 알지 못합니다. 이러한 한계를 보완하기 위해 두 가지 전략이 사용됩니다.
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미세 조정 (Fine-tuning): 모델의 스타일이나 동작을 조정합니다.
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RAG (검색 증강 생성): 벡터 데이터베이스에서 검색된 외부의 최신 정보를 제공합니다.
거의 모든 프로덕션 애플리케이션은 응답의 정확성과 근거를 유지하기 위해 RAG를 선호합니다.
3. Ruby에서 RAG 구현: 단계별 소개
다음은 Ruby에서 자체 RAG 파이프라인을 구축하기 위한 최소한의 완전한 경로입니다.
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1단계: LLM 제공자 선택: Ruby는 OpenAI, Anthropic (Claude), Google Gemini 및 Ollama를 통한 로컬 모델을 위한 일급 SDK를 제공합니다.
ruby require "openai" client = OpenAI::Client.new(access_token: ENV["OPENAI_API_KEY"]) response = client.chat( parameters: { model: "gpt-4.1", messages: [{ role: "user", content: "Hello from Ruby!" }] } ) puts response.dig("choices", 0, "message", "content") -
2단계: 문서에 대한 임베딩 생성:
ruby embedding = client.embeddings( parameters: { model: "text-embedding-3-small", input: File.read("user_manual.txt") } ) vector = embedding["data"][0]["embedding"] -
3단계: 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장: Ruby는 PostgreSQL의
vector확장과 같은 솔루션과 원활하게 작동합니다.sql CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; CREATE TABLE docs ( id serial PRIMARY KEY, content text, embedding vector(1536) ); -
4단계: 가장 가까운 일치 항목 검색:
ruby nearest = ActiveRecord::Base.connection.exec_query(<<~SQL) SELECT content, embedding <-> '#{vector.to_pgvector}' AS distance FROM docs ORDER BY distance ASC LIMIT 5; SQL -
5단계: 최종 RAG 프롬프트 구축:
ruby context = nearest.rows.map(&:first).join(" --- ") prompt = <<~PROMPT Use the following context to answer: CONTEXT: #{context} QUESTION: #{user_input} PROMPT이것은 Ruby로 완전히 구축된 완벽하게 작동하는 RAG 워크플로우입니다.
4. LangChain.rb: Ruby 개발자를 위한 편의 프레임워크
LangChain.rb는 LLM 래퍼, 벡터 데이터베이스 추상화, 내장 도구 및 오케스트레이션 계층을 제공합니다.
ruby
require "langchainrb"
llm = Langchain::LLM::OpenAI.new(api_key: ENV["OPENAI_API_KEY"])
assistant = Langchain::Assistant.new(llm: llm)
assistant.chat("Help me design a product import endpoint in Rails.")
간단한 애플리케이션에는 필요하지 않을 수 있지만, 아키텍처 및 모범 사례를 위한 강력한 참조가 됩니다.
5. MCP (Model Context Protocol): Ruby 생태계의 가장 미래 지향적인 부분
MCP는 LLM이 도구, 리소스, 프롬프트를 노출하는 외부 시스템에 연결할 수 있도록 하는 개방형 프로토콜입니다. Shopify와 커뮤니티의 협력 덕분에 Ruby는 이제 가장 완전한 구현 중 하나인 공식 MCP SDK를 보유하고 있습니다.
ruby
require "mcp"
server = MCP::Server.new("demo-server") do |s|
s.tool(
name: "echo",
description: "Returns the provided text",
input_schema: { type: "object", properties: { message: { type: "string" } }, required: ["message"] }
) do |input|
MCP::Tool::Response.new(
content: [{ type: "text", text: input["message"] }]
)
end
end
server.start
MCP를 통해 LLM은 Claude, ChatGPT, Cursor 또는 기타 AI IDE의 네이티브 플러그인처럼 Ruby 코드와 상호 작용할 수 있습니다. 이는 AI 기반 Rails 관리 대시보드, 시스템에 대한 제어된 액세스를 가진 AI 에이전트, 비즈니스 데이터에 직접 연결된 자동화된 워크플로우를 가능하게 합니다.