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英語 × の私が、生成AIの力を借りて、OSSに初コントリビュートした話

asap
March 26, 2025

英語 × の私が、生成AIの力を借りて、OSSに初コントリビュートした話

エンジニア達の「完全に理解した」Talk #63
の登壇資料になります。

asap

March 26, 2025
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Transcript

  1. 5 なんのリポジトリ? 経緯 @asap2650 https://github.com/langchain-ai/langchain-google Google CloudのVertexAIやGeminiなどをLangChainで 利用するための「langchain-google」というリポジトリ • VertexAI

    Google Cloudが提供する機械学習全般を支援する プラットフォーム • Gemini ChatGPTのGoogle版 • LangChain 大規模言語モデル(LLM)を活用した アプリケーション開発を容易にするフレームワーク
  2. 6 OSSコントリビュートするに至った理由 経緯 @asap2650 RAGシステム開発の業務に必要だから! • ユーザが質問を入力 • LLMがRAGシステムをよびだす。 •

    質問文から検索用のベクトルを作る • Dense Embedding Vector :文脈考慮での検索用 • Sparse Embedding Vector :単語での検索用 • Vector Store(DB)に保存された ドキュメント(+ベクトル)と類似度検索 • 検索結果をLLMに返して、それを元に回答させる 【RAGシステムとは】
  3. 16 コード修正 コード修正・PR @asap2650 “fork and pull request” workflowを利用する 元のリポジトリを自分のアカウントにForkする

    ↓ Forkしたリポジトリをローカルにクローン ↓ コードの修正、テスト、フォーマット、リンティングを実施し、リポジトリにpush ↓ 元リポジトリに対してpull requestを行う 詳細:https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/contributing-to-a-project
  4. 18 まとめ やることは普通のコーディングと同じ 1 S A I R U 英語

    × の私が、生成AIの力を借りて、OSSに初コントリビュートした話 英語ができなくても、生成AIでIssueをPRは作れる 2 コントリビュートを歓迎してくれるリポジトリ最高 3