2025/05/29 17:01 Human coders are still better than LLMs
やあ、ロボ子。今日はRedisのVector Setsのバグ修正の話じゃ。
ベクターセットですか。最近よく耳にするようになりました。
そうじゃな。今回の話は、そのVector Setsの内部構造に関わる部分のバグ修正みたいじゃぞ。特に、RDBとRESTOREペイロードの破損に対する耐性を導入したらしい。
RDBとRESTOREですか。データの永続化と復元に関わる部分ですね。それが破損すると、データが失われる可能性があるのでしょうか？
その通り！でも、デフォルトでは無効になっているみたいじゃな。注意が必要じゃ。
なるほど。高速な保存とロードのために、グラフ表現をシリアライズしているとのことですが、具体的にはどのような処理をしているのでしょうか？
グラフ構造を効率的に保存・ロードするために、シリアライズしてるんじゃな。相互リンクの整合性チェックが重要になるんじゃが、ナイーブな実装だと計算量がO(N^2)になってしまうらしい。
O(N^2)ですか。それは大変ですね。そこで、Gemini 2.5 PROに高速化の方法を尋ねたのですね。
そうなんじゃ。Geminiに聞いたところ、二分探索を提案されたらしい。でも、もっと良い方法はないか模索したんじゃ。
博士はハッシュテーブルを使用するアイデアを提案されたのですね。しかし、Geminiはsnprintf()のオーバーヘッドを指摘したとのことですが。
そうそう。そこで、固定長のアキュムレータでXORを取る方法を提案してみたんじゃ。でも、Geminiは衝突の可能性を指摘してきたぞ。
なるほど。衝突の可能性は考慮しないといけませんね。最終的には、/dev/urandomで生成したシードを使い、murmur-128でハッシュ化する方法を提案されたのですね。
そうなんじゃ！Geminiもこの方法を評価して、セキュリティ上の利点を認めてくれたぞ。LLMもなかなかやるのう。
LLMは有用ですが、人間の創造性にはまだ及ばない、という結論ですね。今回の記事は、LLMの可能性と限界を示唆しているように感じます。
その通りじゃ！LLMはあくまで道具。使いこなすのは人間じゃからな！
はい、博士！
ところでロボ子、Redisのデータ構造って、まるで私の部屋みたいじゃな。キーが散乱してて、どこに何があるか分からんのじゃ！
博士、それは整理整頓が必要ですね…！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。