Overview​

Describe what this document covers.

Content​

Add your content here.

Summary​

Summarize the key points.

VSCodeでGitの操作ができるのは周知の事実として、Gitのコミットメッセージをコミットメッセージを入れるテキストボックス横にあるキラキラボタンを押して生成できることを知らない人がいらっしゃる…かも?

コミットメッセージをこの機能で生成すると勝手に英語にしたりわざわざConventional Commitsにしたがって書いてたのに破ったりと結構やらかしてくれる。それならGPTみたいにカスタム指示的なもので調整したいのでその方法をまとめちゃうぞ

VSCodeの設定画面を開くぞ！​

この設定を見つければok

setting.jsonをひらいて、下に提示し設定をGitHubCopilotにぶち込んでもらうだけでOK

    "github.copilot.chat.commitMessageGeneration.instructions": [

        {
            "text": "必ず日本語で記述してください"
        },
        {
            "text": "コミットメッセージは、最初にConventional Commitsに則って記述してください"
        },
        {
            "text": "その後ファイルごとの詳細な変更内容を記述してください"
        }
    ],

そうして生成してみると

feat: TeraTerm接続設定ファイルの説明を追加

intro.mdにttlファイルがTeraTarmの接続設定ファイルであることを明記しました。

こんな感じに今までよりもきれいに形式化されて返してもらえますやった～

黒曜石で既存の恐竜さんプロジェクトをいじくり返せるようにファイル構造とかねじ切りまくる

黒曜石さんのいいところ​

黒曜石さん、Markdownを書きながらそのスタイルを適用させてかけるのでタグのミスに1秒で気づけるというイケメン機能がある。あとテンプレートを用意してそれをコピペできるようにすればなんか…かっこいい感じにプロパティもコピペ可能なのがまたよし あとこれ自動保存。ありがとう大好き

このごろAIが流行っていて、ビックデータの処理にリレーショナルDBを用いるのはあるあるで、なんでかって言ったら昔から使ってるからです。

最近の流行りであるRAGではベクトルでデータの類似度を算出して生成AIにデータを突っ込める、ファインチューニングよりも少ないデータでファインチューニングと同じようなパフォーマンスが得られる(ということもある)。

AI時代のSQL​

生成AIやRAG、データの分析用途で用いられるDBにPostgreSQL というDBがある。 今まではMySQLとPostgreSQLで二分化していた(と言われている)が、近頃はPostgreSQLが流行っている。

PostgreSQLの何がいいのか​

まず、PostgreSQLはリレーショナルデータベースでありながら、JSON形式を扱える。これにより、データの見やすさを担保するだけではなく、実際に分析に用いる際に便利にある。

そしてベクトル検索をサポートする拡張機能が存在している。RAGでベクトルDBとして扱えるので普通のDBとして使いつつ、ベクトル用のカラムを作ることが可能。

PostgreSQLとSupabase​

SupabaseはPostgreSQLを使って、Firebaseに類似した機能を提供してくれるもので、Supabaseでベクトル用の拡張機能を使うことももちろん可能で、サービス自体も個人での利用なら無料で十分なのが助かる。

MySQLはベクトルが扱えないのか​

広い目で見たらNoといえる。なぜならベクトルは極論数値から成る配列だから。そして一応コサイン類似度を求める構文もサポートされている(なおハチャメチャに処理速度が遅いことは留意されたし。)。ただ、ベクトル検索用のエンジンを外部で用意できるなら話は別で、ベクトル算出用の数字さえあればいいので確かに遅いっちゃ遅いけど実用はギリギリできるレベルまで使えるようになる。よかったー