
それでも、私はAlopex DBを作る
SQLite・DuckDB・PostgreSQL・分散DB・ベクトルDB・グラフDB。優れた製品はいくらでもある。それでも新しいデータベースを作っているのは、開発段階が進むたびにDBを選び直し、そのたびにデータそのものを作り直しているからだ。ローカルからクラウド、単体から分散へスケールしても、データの量・変換時間・再生成コスト・来歴を失わない基盤を目指すAlopex DBの話。

SQLite・DuckDB・PostgreSQL・分散DB・ベクトルDB・グラフDB。優れた製品はいくらでもある。それでも新しいデータベースを作っているのは、開発段階が進むたびにDBを選び直し、そのたびにデータそのものを作り直しているからだ。ローカルからクラウド、単体から分散へスケールしても、データの量・変換時間・再生成コスト・来歴を失わない基盤を目指すAlopex DBの話。

LLMも画像生成も、人間が全件ラベルを付けた教師データで学んでいるわけではありません。カギは「元データから入力と正解を機械的に作る」自己教師あり学習です。第1回では、元データと教師データの違い、そしてLLMがどうやってテキストそのものを次トークン予測問題に変えて学ぶのかを、最小コードとともに整理します。全5回シリーズ第1回。

コーディングエージェントはロジックやテストに強い。しかし「このデータは何を意味し、誰が責任を持ち、どの鮮度で流れ、正本はどれか」は分からない。これは「AIに身体性がない」ことから演繹されるテーマです。データの意味・品質・来歴・責任範囲を設計できる人こそ、AI時代に価値が上がる——最新のデータエンジニアリング議論とともに整理します。
SQLite・DuckDB・PostgreSQL・分散DB・ベクトルDB・グラフDB。優れた製品はいくらでもある。それでも新しいデータベースを作っているのは、開発段階が進むたびにDBを選び直し、そのたびにデータそのものを作り直しているからだ。ローカルからクラウド、単体から分散へスケールしても、データの量・変換時間・再生成コスト・来歴を失わない基盤を目指すAlopex DBの話。
LLMも画像生成も、人間が全件ラベルを付けた教師データで学んでいるわけではありません。カギは「元データから入力と正解を機械的に作る」自己教師あり学習です。第1回では、元データと教師データの違い、そしてLLMがどうやってテキストそのものを次トークン予測問題に変えて学ぶのかを、最小コードとともに整理します。全5回シリーズ第1回。
コーディングエージェントはロジックやテストに強い。しかし「このデータは何を意味し、誰が責任を持ち、どの鮮度で流れ、正本はどれか」は分からない。これは「AIに身体性がない」ことから演繹されるテーマです。データの意味・品質・来歴・責任範囲を設計できる人こそ、AI時代に価値が上がる——最新のデータエンジニアリング議論とともに整理します。