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
未知のプログラミング言語にChatGPTと共に挑む
Search
yudppp
July 20, 2023
Technology
0
400
未知のプログラミング言語にChatGPTと共に挑む
DROBE Engineer Night #4 LLM in PracticeのLT資料です
yudppp
July 20, 2023
Tweet
Share
More Decks by yudppp
See All by yudppp
型安全なDrag and Dropの設計を考える
yudppp
5
720
SaaSフロントエンド開発の現場で求められる技術 / Technologies for SaaS Frontend Development in the Field
yudppp
2
180
2019年 HRBrainの技術的挑戦 / hrbain technology challenge 2019
yudppp
3
1.3k
Web開発を支えるマイグレーションツールについて / sqldef introduction for psql users
yudppp
2
3.3k
ISUCON向けのツールを作った話 / isutools
yudppp
1
270
Row Level Securityはマルチテナントの銀の弾丸になりうるのか / Row Level Security is silver bullet for multitenancy?
yudppp
21
30k
Webサービス開発に必要な統計学入門 / study of statistics for web developers
yudppp
1
280
メジャーな Live Reloaderの違いをちゃんと調べて見た / Compare major live reloader of Go
yudppp
1
1.9k
今年お世話になったnpm module
yudppp
1
920
Other Decks in Technology
See All in Technology
vLLM meetup Tokyo
jpishikawa
1
150
今からでも間に合う! 生成AI「RAG」再入門 / Re-introduction to RAG in Generative AI
hideakiaoyagi
1
140
バクラクのモノレポにおける AI Coding のための環境整備と {Roo,Claude} Code活用事例 / AI Coding in Bakuraku's Monorepo: Environment Setup & Case Studies with {Roo, Claude} Code
upamune
8
5.4k
What's new in OpenShift 4.19
redhatlivestreaming
1
150
エンジニア採用から始まる技術広報と組織づくり/202506lt
nishiuma
8
1.5k
Tensix Core アーキテクチャ解説
tenstorrent_japan
0
340
Classmethod AI Talks(CATs) #22 司会進行スライド(2025.06.12) / classmethod-ai-talks-aka-cats_moderator-slides_vol22_2025-06-12
shinyaa31
0
140
医療業界に特化した音声認識モデル構築のためのアノテーションの実態
thickstem
0
530
AI Engineering Summit Pre Event LT #10
okaru
2
550
メルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用事例
na0
16
8.7k
Vibe Codingの裏で、 考える力をどう取り戻すか
csekine
2
630
Oracle Cloud Infrastructureデータベース・クラウド:各バージョンのサポート期間
oracle4engineer
PRO
48
33k
Featured
See All Featured
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
52
2.8k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.6k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
228
22k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
470
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
137
34k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
269
20k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.3k
Practical Orchestrator
shlominoach
188
11k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.2k
Embracing the Ebb and Flow
colly
85
4.7k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
48
5.4k
Transcript
未知のプログラミング⾔語に ChatGPTと共に挑む DROBE Engineer Night #4 LLM in Practice
⼤学では経営⼯学を学んでいました。 コードは今も昔もたくさん書いています。 HRBrainではプロダクトチームのテック リードとプラットフォームチームを兼務を しながら、いろんなことをやっています。 好きな⾔葉は冪等性。 嫌いなモノは浮動⼩数点の誤差。 yudppp
Abstract 未知の⾔語(Lua)をスポットで使いたかったので、 体系的な学習をせずにChatGPTを利⽤し、開発を⾏なった話をします。
Contents • HRBrainについて • 私がやりたかったこと • 私とLuaの関係 • 私とChatGPTとの共闘 •
まとめ
HRBrainについて
HRBrainについて HRBrainは、タレントマネジメント、組織診断サーベイ、⼈事評価、360度評価、 労務管理、社内向けチャットボットの6サービスからなる、⼈事業務の効率化か ら⼈材データの⼀元管理‧活⽤までワンストップで実現するクラウドサービス HRBrainを開発運営しています。
HRBrainのドメイン設計
私がやりたかったこと
ブランチデプロイ環境について PRごとに検証できる環境のこと。会社によってはPull Request環境と呼ばれたり しているもの
ブランチデプロイ環境について HRBrainの PlatformチームではPRごとに専⽤の環境を簡単に⽴ち上げる仕組みを プロダクトチーム向けに提供しています。 ⼀つのサービスだけではなく、複数のサービスを同時に動かす必要があり、複雑 な仕組みで実現しています。 元々Kubernetes(GKE)上で動いていた仕組みからCloudRunに移⾏しています。 https://times.hrbrain.co.jp/entry/kubernetes-branch-deploy
CloudRunのリビジョンタグについて リビジョンタグを使⽤すると、リビジョン(Versionに近いもの)に名前を付けるこ とができ、その名前を使って特定のリビジョンにアクセスが可能になります。 URL: https://service-a.run.app TAG: https://tag---service-a.run.app PRごとにリビジョンを作成することがで、PRごとに固有のURLでアクセスするこ とが可能になります。 https://cloud.google.com/run/docs/rollouts-rollbacks-traffic-migration?hl=ja#tags
下記のURLでアクセスできるようにしたい
下記ができるProxyを作る
簡単なProxyといったらNginx server { listen 8080; server_name ~^((?<pr>[a-z_0-9-]+)---(?<tenant>[a-z_0-9-]+))\.service-a\.hrbrain\.jp; location / {
set $url https://$pr---service-a.run.app; resolver 8.8.8.8 valid=10s; proxy_pass $url; proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; } } server { listen 8080; server_name ~^(?<tenant>[a-z_0-9-]+))\.service-a\.hrbrain\.jp; location / { resolver 8.8.8.8 valid=10s; proxy_pass https://service-a.run.app; proxy_redirect off; proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; } }
簡単なProxyといったらNginx server { listen 8080; server_name ~^((?<pr>[a-z_0-9-]+)---(?<tenant>[a-z_0-9-]+))\.service-a\.hrbrain\.jp; location / {
set $url https://$pr---service-a.run.app; resolver 8.8.8.8 valid=10s; proxy_pass $url; proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; } } server { listen 8080; server_name ~^(?<tenant>[a-z_0-9-]+))\.service-a\.hrbrain\.jp; location / { resolver 8.8.8.8 valid=10s; proxy_pass https://service-a.run.app; proxy_redirect off; proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; } } これがサービスの数分必要
nginx.conf 20⾏×20サービス(現在時点)→400⾏ サービスの追加⾃体はプラットフォームチームではなく、プロダクトチームに やってもらいたいと思っている。 400⾏ほぼコピペのコードがあるのはしんどい。 またプラットフォームチーム的には共通で設定変えたいとかありそう。その時40 箇所に1⾏ずつ⾜したPR出すのか for⽂を使いたい。
nginx.conf server { listen 8080; server_name ~^((?<pr>[a-z_0-9-]+)---(?<tenant>[a-z_0-9-]+))\.service-a\.hrbrain\.jp; location / {
set $url https://$pr---service-a.run.app; resolver 8.8.8.8 valid=10s; proxy_pass $url; proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; } } server { listen 8080; server_name ~^(?<tenant>[a-z_0-9-]+))\.service-a\.hrbrain\.jp; location / { resolver 8.8.8.8 valid=10s; proxy_pass https://service-a.run.app; proxy_redirect off; proxy_set_header X-Forwarded-Host $host; } }
ChatGPTとのやりとり
OpenRestyとLuaついて OpenRestyは、NGINXベースのウェブプラットフォームで、Lua⾔語を使⽤して ⾼性能なウェブアプリケーションを作成するためのツールです。OpenRestyは、 サーバーサイドのWeb開発で柔軟性とスケーラビリティを提供します。Luaは、 優れたスピード、最⼩のメモリフットプリント、そしてCとの簡単なインター フェースを提供することで知られています。これにより、LuaはOpenRestyの内部 でのスクリプト作成に適しています。 これら⼆つの組み合わせにより、データリッチなウェブアプリケーションを効率 的に開発することができます。
私とLuaの関係
関係性① 前職でも今回のようなAPI Gateway⽤途でLuaを利⽤していた。 ただメインで上司が書いていたので、⼀部のコードを改変した程度(もしかしたら ないかもしれない)で⽂法は忘れてしまっている。
関係性② 4年に1回の頻度でRedisでAtomicな処理をするために利⽤する。 ただ書いても数⾏なので⽂法を気にしたことはない
私とChatGPTとの共闘
None
None
None
None
None
None
None
None
None
最後にちゃんと動くか確認 エラーが出て動かなかった
None
今度こそ動くか確認 無事動いた
最終結果 400⾏が54⾏になり13.5%に圧縮できました。 54⾏のうち20⾏はMapの定義でロジックらしいロジックは10⾏程度
まとめ
まとめ Luaについて詳しく知らないまま、動くものを作ることが可能になった。 OpenRestyではNginxでは⼿の届きにくいところをカバーできるのでちょっと使 う分には良かった。 どうChatGPTにニュアンスを伝えるかが重要だった。 またデバッグ⾃体は現状だと⾃分⾃⾝で⾏う必要があった。
追伸
追伸 結局map directiveやif directiveを駆使すれば、別にLuaいらなかったのでは?