この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の11日目の記事です。 本日はCTOの私がよく使ってるSQLModelについてお話します。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 SQLModelとは SQLModelは、 Pydantic と SQLAlchemy のいいとこ取りをしたPython ORMライブラリです。FastAPIの作者（tiangolo）が開発しており、以下の特徴があります： Pydanticの書き心地: バリデーション・型安全性をそのまま活用 SQLAlchemyの互換性:
さがらです。 DuckDBの公式ブログにおいて、メタデータ管理をデータベースで担う新しいLakehouseフォーマット「DuckLake」が発表されました。 本記事では、DuckLakeがどういったものか簡単に紹介し、ローカルで軽く触ってみたのでその内容をまとめてみます。 DuckLakeとは まずDuckLakeですが、DuckDBの開発元が開発したOSSのLakehouseフォーマットとなっております。 昨今のIcebergやDelta Lakeではファイルベースでメタデータを管理するという複雑性があったことを課題認識し、そのメタデータ管理を担うレイヤーをIcebergでいうカタログレイヤーも含めて全てSQLデータベースで担う方向性で実装したプロダクトが、DuckLakeとなっております。 DuckLakeのメリットとして、以下4つが上述のリンク先のブログで言及されています。 Simp
アプリケーションやサービスの構築、提供の在り方が、ビジネスの展開スピードと品質に直結する今、クラウド利用は当たり前の選択肢となり、クラウドネイティブを実践する企業は増え続けている。そうした中、データベース管理システム（DBMS）などのミドルウェアもクラウドサービスに移行し、運用の合理性を追求しようという機運が高まっている。 背景にあるのは、オンプレミスシステムのライセンスやハードウェアコストの増加、休日・深夜対応のようなデータベース運用負荷などの課題だ。だがビジネスを長年支えてきた大規模データベースの移行は容易ではない。移行先の選定から移行作業まで困難が続く上、もし移行に失敗すればシステム障害によるサービス停止のリスクがあり、ビジネスへの影響も計り知れない。 とはいえ、ビジネスニーズに応えるスピードと変化対応力、コスト効率は差別化の一大要件となっており、既存の仕組みを現在の経営環境と目的に
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連載「3分プロトタイピング」 Streamlitを用いたAIチャットアプリ RAGを使ってAIチャットアプリケーションに知識を与える ベクトルデータベース超入門 ベクトルデータベースの登録内容を可視化してみる(この記事です) 前回の投稿では、ベクトルデータベースとベクトル検索の概要を説明し、Qdrantというベクトルデータベースを使って、文章のベクトル計算をした結果を登録して簡単なベクトル検索アプリケーションを実装しました。 ベクトルデータベースに登録したデータは、384次元のベクトルデータで、人間が見ても理解することは難しいデータでしたね。 // ベクトル化前 タイムマシーンはダメだった:自作のタイムマシーンに飛び乗った主人公が過去にタイムスリップするが、予期せぬハプニングが次々と発生。歴史改変を恐れて必死で元に戻そうと奮闘する滑稽な時空冒険。 // ベクトル化後 [ 3.2279573
この記事はオープンソースのベクトル検索エンジンQdrant(クワッドラント)の使い方と類似記事検索についての前編になります。 初心者向けにコンセプトの理解を優先し、難しい用語の使用はあえて避けています。 使用するもの Qdrant オープンソースベクトル検索エンジン (Rust実装) GiNZA spaCy ドキュメントのベクトル化 livedoorニュースコーパス ライブドアのニュース記事 (株式会社ロンウィット) Python 3.10 Qdrantとは？ オープンソースのRust製ベクトル検索エンジンです。クライアントはPython SDK、REST API、gRPCで接続できます。クラウドサービス版も準備中のようです。 Qdrantを使用したデモサイトもあります。 ベクトル検索エンジンとは？ みなさんが思い浮かべる検索エンジンはキーワードを使用して検索するものでしょう。検索ボックス
以前の記事で、ベクトルデータベースのPineconeを紹介しました。そろそろ他のベクトルデータベースも試してみたいと思い、今回はWeaviateについて調べてみました。「ベクトルデータベースとは」というところについては、以前の記事で触れていますので参照してください。 Weaviateの概要 Weaviateは、オープンソースでAI Nativeのベクトルデータベースです。「AI Native」というところが特徴で、MLモデルをモジュールとして組み込むことができ、それによってデータベースの内部でオブジェクトのベクトル化を行ったり、分類をしたり、結果を言語生成して返すなど様々なユースケースに対応できます。 主な特徴は以下のとおりです。（What is Weaviate? より意訳してます） オープンソースです。 データオブジェクトをベクターでインデックス化することで、そのセマンティックな特性に
ISO GQL: A Defining Moment in the History of Database Innovation Learn More
メダリオンアーキテクチャとは メダリオンアーキテクチャとは、レイクハウスのデータを論理的に整理するために用いられるデータ設計を意味します。データがアーキテクチャの 3 つのレイヤー（ブロンズ → シルバー → ゴールドのテーブル）を流れる際に、データの構造と品質を増分的かつ漸次的に向上させることを目的としています。メダリオンアーキテクチャは、「マルチホップ」アーキテクチャとも呼ばれます。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この解説の環境 CouchDB-1.6.1 デフォルトの 127.0.0.1:5984 でサービスが稼働 Ubuntu-16.04 curl-7.47.0 諸注意 記事中の rev 値はすべて例であり、実行環境により異なる値が生成されるものです。（コピペで操作練習などする場合はこの点に気をつけて下さい。） 「基本操作」、「応用操作」、「初級」、「中級」、「変態」などは何れも「この記事の中での度合いの話」です。より多くの知識が必要になれば Apache - CouchDB Wiki を読むなり stackoverflow しましょう。 Q
業務のイメージとしては 信頼性と再利用性の高い（resilient）データストアを開発しプロビジョニング用のコンポーネントを開発チームに提供する チームの作業を支援するためのプラクティスと知識の提供 SLOを確実に達成できるように、データアクセスとストレージの微妙な違いを理解して教える（RDB/NoSQLでのデータ構造の違いなど） データストアのトラブルシューティング、リカバリーの専門知識を持って開発チームを支援する セキュリティなどの担保 などが挙げられます。 感覚としては、データストア領域でのSRE、 DBA + Infrastracture as Code （コード化・自動化の実現） といった概念になるかもしれません。 まとめると 開発チームがデータストアを正しく扱えるように導き、データストアにかかわる作業の自律化、自動化、再利用性を推進することで開発チーム全体の生産性向上させながら
特徴・機能 様々なデータベースへの接続 Oracle Database へはOCI接続（オラクルクライアント経由）、直接接続（オラクルクライアント不要）で接続出来ます。 PostgreSQL, MySQLへは直接接続（クライアントライブラリ不要）で接続出来ます。 Microsoft SQL Server へは NativeClient 経由で接続できます。 それ以外のデータベースへはADO(OLE DB)または、ODBCで接続出来ます。 SQL入力支援機能 Ctrl+SpaceでSQL文を解析しテーブル名やテーブルカラム名の入力補完が行えます。 共通表式や副照会も解析する強力な機能です。 AIアシスタント機能 外部AIサービス(OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthoropic Claude, Microsoft Azure OpenAI, Ollama)の
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