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。

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1. asap 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
2. 1 はじめに 自己紹介 asap AI・機械学習の理論に興味を持つエンジニア。 ZennでAI関連の技術記事を書いてます。 「asap zenn」で検索！ @asap2650 ぜひ今アカウント作って登録してください @asap2650
3. はじめに
4. 3 はじめに はじめに OSSコントリビュート意外と簡単だったよ ついこの間初めてOSSにコントリビュートした超初心者の身ではありますが OSSへのコントリビュートは「ある程度」プログラミングができる人なら簡単だよ！ 普段のコーディングとそんなに違いはなかったよ！ ということをお話しできればと思います。 @asap2650
5. 経緯
6. 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
7. 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】
8. 7 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！ Google CloudのDBをベクトルストアとしたRAGのシステムを構築したい ↓ Embeddingsモデルによるベクトル化はできるけど、ハイブリット検索が動かない！？ ↓ バグじゃん！！どうしよ・・・ ↓ マイナーな機能だから、自分が修正するしかない・・・
9. 8 どんなバグ？ 経緯 @asap2650 チュートリアル通りに実施しても Sparse Embedding Vectorがベクトルストアに格納されない https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/google_vertex_ai_vector_search/#hybrid-search
10. バグの原因
11. 10 どんなバグ？ バグの原因 @asap2650 データ保存部分にSparse Embedding Vectorに関しての 記述がないバグ
12. Issueを立てる
13. 12 Issueを立てる Issueを立てる @asap2650 英語ゴミ人間なので OpenAI o1先生に助けてもらいました https://github.com/langchain-ai/langchain-google/issues/720 下記をプロンプトに入れて依頼 • Issue立てるのが初めてであること • 英語が雑魚なこと • バグを発見した経緯 • バグを含むコード • 修正案
14. 13 Issueを立てる Issueを立てる @asap2650 ちゃんと記載すればメンテナーの方は見てくれる ちゃんと記載しないと、後回しにされるissueも数多くあります。 コメントもらったらコードの修正・PRを実施
15. コード修正・PR
16. 15 コード修正 コード修正・PR @asap2650 READMEをよく読むこと Langchain-googleの場合は やり方を全部説明してくれていた。 参考になると思うので紹介します。
17. 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
18. 17 Pull Requestを実施 コード修正・PR @asap2650 gpt-4oの力を借りながら、テンプレートに合わせて記載 PRのテンプレートが用意されている場合もあるので、そちらに合わせる（PULL_REQUEST_TEMPLATE.md） テンプレートがなければ、他の方のPRを参考にすれば良い アイコン載ると嬉しい！
19. 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