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golang.tokyo #41 Goコミュニティの技術談義 今回はGMOベパポ主催 イベントURL LT1 Go Embedでwasm埋め込み Go Embedでwasm埋め込み by @7328957 竹田さん 株式会社ラクス 今回のテーマは仕事関係ない話 go embed いろんなファイルを埋め込み可能にするパッケージ テキストファイル、バイナリファイルなど ファイルにコメント ファイルの埋め込みはコンパイル時に実行 参考 wasmはどう埋め込むか？ 他の同様にファイルの中にコメント []byteの変数として読み込む goで作ったわけではないwasmでも呼び出せる goroutineで呼び出しもできる wasm埋め込みのメリット Goバイナリで完結 wasmランタイムも埋め込める ビルド時に埋め込めるので安全 ライブラリとして意識せずに使える goの機能も使える Q&A Q. ユースケースはどんなものがあるか？ wasmにコンパイルできれば、goで任意のコードが呼び出せるか？ A. cgoでなくwasmでインポートできるとか、任意のコードは呼び出せると思う LT2 Goクイズ jumpaku クイズ5問 選択肢式 Q1 実行時エラーマップのキーがないとこ？ A コンパイルエラー。mapに対する添字アクセスはアドレッサブルでない Q2 実行時エラーnil pointer？ A Xを出力。メソッド内tを参照しないためnil pointerは発生しない Q3 実行時エラーnil pointer A 実行時エラー。値のデリファレンス時にエラー Q4 X出力。 A Xを出力tはアドレッサブル Q5 X出力 A コンパイルエラー。コンポジットリテラルはアドレッサブルでない 振る舞いに注意 ポインタ、レシーバ アドレッサブルな値 コンポジットリテラルは例外 LT3 自作LLM Native GORM Pluginで実現するAI Agentバックテスト基盤構築 LayerX pon AI申請レビュー AI機能をめっちゃつくっている AIAgentのバックテスト バックテスト：金融取引戦略やシステムが過去のデータを元にどの程度パフォーマンスを出すか評価するテスト 評価捗る 提案に使える 機能の効果をチェックできる 過去データsnowflakeに保存している snowflake：クラウドデータウェアハウス。TreasureDataとかと一緒 プロシージャで取り出し 複数の手続きクエリをまとめたもの 課題：AI申請レビューはAPIに依存 APIは最新データに依存 snowflakeでの機能差し替えは難しい APIの参照先をsnowflakeに差し替え→クエリビルダーから影響してしまう APIの実装を変更しないでやる→gorm pluginを使う 任意の処理を差し込める プラグインを作った LLMでSQLを書き換え パフォーマンスが必要でないからLLMを利用可能なケース バッチ処理 APIでgorm v1/v2が混在 移行用のパッケージ ゴールデンテストを作成 →バックテストできた gorm pluginが手段の選択肢にあると便利 LT4 KessokuのDIにおけるgoroutineスケジューリング マズリーンさん SRE Dena DIツールkessokuの話 GoのDI DIとは依存を外部から注入する設計パターン ツール・ライブラリで自動化可能 google/wire 実行時オーバーヘッドがない コンパイルエラーでミスがわかる リポジトリアーカイブされてしまった 課題 開発体験が悪い 補完が効かない goroutineが使えない →ライブラリ作成 kessoku wireとほぼ同じ/Buildタグ不要 asyncの設定→goroutineで非同期に →コールドスタートが高速化 goroutineのスケジューリング(本題) 最小限のgoroutineで非同期にしたい←大変 DI→依存関係をグラフ化→トポロジカルソートで一列に並べる(wire) 要件 依存関係のないasyncは別goroutine 最小限のgoroutine 必須ではない asyncなしはwireと同じ やったこと goroutineの数を導出 最大非同期数 asyncは考慮しないゆるい制約 グラフ理論最小パス 最大マッチング問題 実行goroutineを決定 asyncとasyncそれぞれ優先度で設定 LT5 Goで時間を“操る”テスト, synctest 26新卒 LayerXでインターン go1.25で追加されたtesting/synctestについて使ってみた メリット goの並行処理は直感的にかける デメリット 非決定的、time.sleepでCIが遅くなる synctest バブルをつくって実行 Test() 隔離環境で実行 Wait() 現在のバブルのすべてのgoroutineがdurably blockedになるまで待機 ユースケース IOの疑似検証 Context timeout TTLキャッシュ 並行パイプライン Goにおける生成AIによるコード生成のベンチマーク評価入門 どすこい FY24卒 武田 バックエンド開発のWebエンジニア GMOペパボ AIコーディングの精度について Goはシンプルだから精度高い？→調べると低いらしい コードの生成の評価って何をしているのか？ 精度評価は業務と同じといえるのか？ (定性評価・試行錯誤も大事) 定量評価のデータセット HumanEval 人間が書いたコード Githubそのままではいけないケースを用意 Python HumanEval-XL 複数言語の比較 LLMで翻訳 評価方法 pass@k k=1 一発勝負 k=100 100回施行、理論的助言 k=5~10 施行した使い心地 データセットの入力 json プロンプトなど 簡単な問題から、高難易度まで テストケースの例 残高管理問題 入力を入れていくときにマイナスになるか 範囲偶数問題 範囲の偶数を返す 他の言語に比べGoが低い理由 正解の為のコードが長くなりやすい→失敗が多い？ テストの性質 テストケースは小規模アルゴリズムパズルで、APIなどGoが得意な分野がテストされてない 感想 自前でpluginやライブラリを作る選択肢を持ちたい 期限が差し迫ったタスクだと、見込みが立ちやすい選択肢取りがち AIのコード生成でGoの精度が高くないの以外だった