GitHub é o maior serviço web para hospedar projetos de TI e desenvolvimento em conjunto. Este serviço web é baseado no sistema de controle de versão Git - um sistema de controle de versão distribuído para rastrear alterações no código-fonte durante o desenvolvimento de software.
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Primeiramente, precisamos entender o que são palavras de prompt e quais são suas funções.
A engenharia de palavras de prompt é um método especificamente projetado para otimizar modelos de linguagem.
Seu objetivo é orientar esses modelos a gerar textos de saída mais precisos e direcionados por meio do design e ajuste das palavras de prompt de entrada.
# IRIS-Intelligent Butler
IRIS Intelligent Butler é um sistema de mordomo inteligente com IA construído sobre a plataforma de dados InterSystems IRIS, com o objetivo de fornecer aos usuários assistência abrangente para a vida e o trabalho por meio de inteligência de dados, tomada de decisão automatizada e interação natural.
## Cenário de aplicação
Adição de serviços, inicialização de configurações etc. estão atualmente sendo aprimorados.
## Mordomo inteligente
Sumário
Introdução
Neste artigo, cobriremos um início rápido para o desenvolvimento com Git na Comunidade de Desenvolvedores InterSystems e as práticas de controle de versão ao trabalhar com IRIS InterSystems. Abordaremos cenários em que precisamos exportar classes de Interoperabilidade, globals e elementos de analytics, como cubos e dashboards. Esses cenários englobam as principais práticas de controle de versão com o IRIS.
Para começar, você precisará:
Tenho o prazer de anunciar o lançamento de tree-sitter-objectscript, uma nova gramática de código aberto para tree-sitters que oferece suporte de primeira classe a ObjectScript para editores modernos. Se você viu a prévia na READY '25, ficará feliz em saber que ela já está disponível no Github:
https://github.com/intersystems/tree-sitter-objectscript
Olá Comunidade!
Este é um desafio técnico aberto a todos os participantes do hackathon MIT Hacking Medicine:
Melhor Uso do GenAI com a Busca Vetorial da InterSystems
Ao encarar seu desafio na área da saúde neste fim de semana, pense em como a IA Generativa pode aumentar a eficácia e a inteligência da sua solução.
Siga os passos do repositório GitHub do InterSystems IRIS Vector Searchpara começar.
Os mentores da InterSystems estarão no local para ajudar você a começar e implementar.
Esperamos por vocês 😉
Por muito tempo, eu quis aprender o framework Django, mas sempre surgia algum projeto mais urgente que acabava tomando prioridade. Como muitos desenvolvedores, eu uso Python para projetos de machine learning, mas quando comecei a aprender programação para web, o PHP ainda dominava. Então, quando precisei escolher um framework mais robusto para criar aplicações web e publicar meu trabalho de machine learning, acabei voltando para o PHP. Durante um tempo, utilizei o framework Laravel para construir meus sites, e foi com ele que conheci o padrão Model-View-Controller (MVC) moderno de programação
Olá a todos,
Feliz em anunciar uma GitHub Action para fazer o deploy de fontes de um repositório GitHub diretamente para o IRIS.
Por favor viste https://openexchange.intersystems.com/package/Github-Action-IRIS-Deployer
A Interface de Gateway de Servidor Web (WSGI) é uma convenção de chamada simples para servidores web encaminharem solicitações para aplicativos web ou frameworks escritos na linguagem de programação Python. WSGI é um padrão Python descrito detalhadamente em PEP 3333.
🤔 Ok, ótima definição, e qual o objetivo com o iris?
O IRIS 2024.2+ possui um novo recurso que permite que você execute aplicativos WSGI diretamente no IRIS. Esse recurso é uma ótima maneira de integrar o IRIS com outros frameworks e bibliotecas Python.
Este programa de demonstração é usado para mostrar como um perfil FHIR personalizado pode ser empregado para validar a conformidade dos dados. O guia de implementação FHIR personalizado foi desenvolvido com base na Versão R4 do FHIR, e, neste exemplo, implementa a extensão do recurso Organização para validar a conformidade dos dados.
DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.
Análise K-mer: Fundamentos em Análise de Sequência de DNA
Nas próximas semanas, meus colegas de trabalho estão planejando começar a usar VSCode para programar com os produtos InterSystems. Entre as várias vantagens disso, eu gostaria de salientar a possibilidade de se conectar com outras tecnologias, como o GitHub, com facilidade. Além disso, o VSCode também oferece uma extensa loja de extensões, onde você pode achar vários recursos adicionais gratuitos que fazem a programação mais rápida e eficiente. Por último e não menos importante, para conquistar os corações de todo desenvolvedor, é Open Source.
Talvez você não perceba isso, mas sua conta de login da InterSystems pode ser usada para acessar uma ampla variedade de serviços da InterSystems que ajudam você a aprender e usar o InterSystems IRIS e outras tecnologias da InterSystems de maneira mais eficaz. Continue lendo para saber mais sobre como descobrir novos conhecimentos técnicos e ferramentas usando sua conta de login da InterSystems. Além disso, após a leitura, participe da Enquete na parte inferior, para que possamos ver como este artigo foi útil para você!
Estou feliz em compartilhar com você minha primeira experiência usando uma versão de contêiner docker do IRIS for Health para explorar seu interesse em fazer um teste ou usar um contêiner docker leve e fácil de implantar. Este guia abordará as etapas de implementação usando o repositório GitHub chamado ENSDEMO, escrito por Renan Lourenco.
Etapas para configurar um ambiente de contêiner docker do IRIS for Health Community Edition
docker pull containers.intersystems.com/intersystems/irishealth-community:2022.2.0.304.0
Eu gostaria de chamar a atenção de vocês ára duas sessões do Virtual Summit, mesmo elas não sendo tão legais quanto a Embedded Python.
Git & GitLab for Shared Development Environments detalha o recém lançado pacote git-source-control (veja também no Open Exchange) que disponibiliza uma nova solução de ponta para integração IRIS/Git no lado servidor, especialmente para ambientes de desenvolvimento remotos compartilhados. (Eu preciso escrever uma postagem especifica sobre este pacote e planejo fazê-lo em breve.)
Eu escrevi um tutorial passo a passo no repositório qewd-howtos sobre como você pode escrever aplicativos da web Node.js de última geração de várias páginas usando o QEWD-Up WebSocket/REST api back-end integrado com um framework da web como NuxtJS e Vue.js. Em particular com o mais recente framework NuxtJS/Vue.js , escrever aplicativos da web torna-se divertido novamente, permitindo que você escreva seus aplicativos de forma muito eficiente, ocultando todo o código template de você.
O tutorial deve ser muito fácil de fazer em sua máquina de desenvolvimento e consiste em duas partes:
Você pode simplesmente clonar as configurações de demonstração do GitHub e executá-las em sua máquina de desenvolvimento usando Visual Studio Code onde sua instância de desenvolvimento IRIS / Caché está rodando. A demonstração é mantida o mais fácil possível, mas contém todas as etapas principais de que você precisa para começar a escrever aplicativos da vida real..
Com a transformação digital no mundo dos negócios, novos recursos ou funcionalidades nos softwares oferecidos por uma empresa, podem significar vantagem competitiva. No entanto, se o time de TI não estiver preparado com a cultura, metodologia, práticas e ferramentas corretas, pode ser muito difícil garantir a entrega dessas novas funcionalidades a tempo hábil.
Esta é uma tradução do anúncio original.
A primeira versão completa de nossa biblioteca de código aberto para NLP (processamento de linguagem natural), o iKnow, está disponível agora no GitHub e PyPI!