A primeira coisa que vem à mente quando pensamos sobre a combinação de Flask com IRIS é um portal para interagir com seus clientes e parceiros. Um bom exemplo seria um website para pacientes acessarem seus exames clínicos. É claro, nesse caso seria necessário uma boa camada de segurança, que nós não cobrimos no último artigo. No enteando, podemos adicioná-la sem esforços com o Werkzeug, por exemplo.
Olá, comunidade!
Você já reparou nesse novo quadro que aparece no canto direito da tela no feed de postagens?.png)
E mais importante... Já clicou nele?
É isso mesmo: agora a comunidade de desenvolvedores InterSystems tem sua própria IA, desenvolvida, é claro, com tecnologia InterSystems, para te ajudar com suas dúvidas e ideias sobre programação com nossos produtos.
Você pode usar a nova ferramenta para fazer perguntas, criar códigos e pesquisar assuntos discutidos nas comunidades em todas as línguas. E o mais incrível: testar o poder da pesquisa vetorial do InterSystems IRIS!.png)
Introdução ao Django
Django é um framework web desenhado para desenvolver servidores e APIs, e lidar com bases de dados de uma maneira rápida, escalável e segura. Para garantir isso, o Django fornece ferramentas não apenas para criar o esqueleto do código, mas também para atualizá-lo sem preocupaçõs. Ele permite que o desenvolvedor veja as mudanças quase ao vivo, corrija erros com a ferramenta de debug, e cuide da segurança com facilidade.
Para entender como o Django funciona, vamos dar uma olhada na imagem abaixo:
Não muito tempo atrás, eu me deparei com a ideia de Usar a Sintaxe de Definição de Classe Python para criar classes IRIS no Portal de Ideias do InterSystems. Ela atraiu minha atenção porque integrar o máximo de sintaxes possíveis dá visibilidade aos produtos InterSystems para programadores de muitas linguagens.
O autor dessa ideia apontou a possibilidade de criar classes usando a sintaxe Python, em adição às já disponíveis no IRIS. Esse conceito me inspirou a escrever esse artigo, explorando as possibilidades de acessar o poder total da InterSystems utilizando apenas Python.
Olá Comunidade,
Reproduza o novo vídeo em InterSystems Developers YouTube:
⏯ High-Speed Ingestion Using InterSystems IRIS Persister with Java @ Global Summit 2023
Olá Comunidade,
Assista ao novo vídeo no InterSystems Developers YouTube:
Olá Comunidade
Nesse artigo, vou introduzir minha aplicação irisChatGPT construída no LangChain Framework.
Primeiramente, vamos ter uma breve visão geral desse framework.
O mundo inteiro está falando sobre o ChatGPT e como as Large Language Models (LLMs - Grandes modelos de linguagem) se tornaram tão poderosas e tem performado além das expectativas, oferecendo conversas quase humanas. Isso é só o começo de como isso pode ser aplicado em qualquer empresa e qualquer domínio!
Oi Comunidade,
Assista esse vídeo para aprender como o time InterSystems AppServices migrou um data lake alimentando um conjunto de relatórios de marketing de um Microsoft SQL Server para o InterSystems IRIS, levando a benefícios como menor manutenção, melhor performance e um melhor encaixe geral do desenvolvimento:
⏯ Migrando nosso Data Lake de MS SQL Server para InterSystems IRIS no Global Summit 2023
Olá a todos!
Trabalho há muitos anos com Excel e, ultimamente, foquei no tratamento de bases de dados.
Realmente minha experiencia com Excel foi para trabalhos financeiros, não tanto analíticos de dados em si, mas em um projeto recente pude trabalhar muito com SQL e me interessei um pouco pelo tema (não sou nenhuma uma especialista, já aviso!)
Me perguntei como poderia unir vários excels em um para, por exemplo, entregá-lo à Análise de dados utilizando a tecnologia InterSystems. Juntei toda a informação em um pequeno artigo. Espero que seja útil e, é claro, estou aberta a correções.
Traduzido do Concurso de Artigos da Comunidade Espanhola
Seguindo o último concurso de programação no OEX (Open EXchange) eu tive algumas observações surpreendentes.
Havia aplicações quase exclusivas baseadas numa combinação de IA (Inteligência Artificial) com módulos Python "pré-cozidas".
Porém, indo mais a fundo, todos os exemplos usaram os mesmos fatores técnicos do IRIS.
Considerando o ponto de vista do IRIS, foi praticamente a mesma coisa seja buscando por textos, ou imagens, ou outro tipo de padrão. Acabou em métodos quase intercambiáveis.
Olá Comunidade!
Estamos felizes em anunciar que todas as palestras serão transmitidas ao vivo online! Não importa onde você estiver, você poderá cada momento emocionante em tempo real.
Aqui estão os links para assistir as transmissões ao vivo:
Para desabilitar esse timeout, defina o timeout da query como desabilitado nas configurações de DSN (Data Source Name - Nome da fonte de dados):
Painel de controle Windows > Ferramentas de Administração > Fontes de Dados (ODBC) > Configuração de DSN do sistema
Se você marcar "Desabiltar o timeout de query", o timeout será desabilitado.
Se quiser mudar isso no lado da aplicação, você pode definir no nível da ODBC API.
Defina o atributo SQL_ATTR_QUERY_TIMEOUT quando chamar a função ODBC SQLSetStmtAttr antes de conectar à fonte de dados.
Oi Desenvolvedores,
Nós gostaríamos de realçar algumas informações chave sobre a zona Tech Exchange no Global Summit 2024. Esse ano, você poderá ver e adicionar toda demo, mesa redonda ou discussão para a sua programação, para assegurar que não vai perder nada!
Aqui vai o que você poderá explorar no Tech Exchange:
Oportunidades de aprendizado no quarto de Tech Exchange:
Olá Comunidade,
Assista este video para obter uma visão geral de como UC Davis Health usa o HealthShare e o Smart on FHIR para integrar resultados genômicos aos registros médicos como páginas de resultados interativas:
Quer começar com IA generativa? Experimente dois novos caminhos de aprendizagem. Em Introdução à IA Generativa (2h 45m), aprenda os conceitos básicos de interação com GenAI. Em seguida, experimente Desenvolvendo Aplicativos de IA Generativa (2h) para começar a desenvolver seu próprio aplicativo GenAI. Além disso, ganhe emblemas por concluir cada caminho!
Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de sair e estamos todos falando disso aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chats de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites e, ao longo do texto, vou levantar alguns questionamento sobre a capacidade da ferramentas utilizadas para que possamos compreender não só os resultados de as novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.
Armazenamento em coluna é um dos mais novos oferecimentos do InterSystems IRIS. Diferente do armazenamento tradicional baseado em linhas, ele otimiza o processamento das queries ao guardados os dados em colunas ao invés de linhas, permitindo acesso mais rápido e retorno de informações relevantes.
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Alguns artigos já foram escritos a respeito de quando ele deve ser usado para dar o melhor impulso ao sistema, como criar tabelas dessa maneira usando SQL.
CREATETABLEtable (column1 type1, column2 type2, column3 type3) WITH STORAGETYPE = COLUMNAR -- ex 1CREATETABLEtable (column1 type1, column2 type2, column3 type3 WITH STORAGETYPE = COLUMNAR) -- ex 2e até testes de performance.
Como tudo o que sabemos, o InterSystems IRIS é uma DBMS (DataBase Management System - sistema de gerencialmento de base de dados) multi-modelo e dá acesso descomplicado ao mesmo registro usando acesso relacional e por objeto. Então a primeira parte está coberta por outros artigos, mas e a última?
✓ 4 novos membros ingressaram em Maio
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Hoje é Sexta-feira e tem um longo fim de semana pela frente, então vamos para uma rodada de code golf!
Hoje em dia é difícil achar uma mensagem de texto sem pelo menos um emoji. 😃😄😎🙂😊😀😁😆😂
Mas algum tempo atrás, as pessoas tinham que ter a criatividade de expressar suas emoções em texto. Elas usavam emoticons, que são símbolos feitos de caracteres do teclado. :^)=])B).
Nosso desafio hoje é criar uma função que receba uma string como argumento e retorne o número total de carinhas sorridentes. Cada carinha deve ter uma boca sorridente, que deve ser marcada com ), ], }, D ou >.
Um rosto sorridente pode ter um par de olhos, mas não é necessário. Caracteres válidos para olhos são :, ;, 8, B ou =.
Um nariz é opcional, e pode ser representado por esses caracteres: -, ^, c, o e~.
Exemplos válidos de carinhas felizes:
:) :D ;-D :~) :‑) :-] =)
:] :-> :> 8-) :D 8‑D )
8) :-} :} :o) :c) :^) =]
:‑D 8D =D B^D
"conte quantas carinhas felizes tem aqui :)"
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A partir do lançamento da plataforma de dados InterSystems IRIS® 2022.3, a InterSystems corrigiu o mecanismo de execução de licença para incluir solicitações REST e SOAP. Devido a essa alteração, ambientes com licenças não baseadas em núcleo que usam REST ou SOAP podem experimentar maior utilização de licença após a atualização. Para determinar se este aviso se aplica à sua licença InterSystems, siga as instruções nas perguntas frequentes vinculadas abaixo.
Esta tabela resume a execução:
Olá Comunidade,
Estamos muito empolgados para convidar todos os membros da nossa Comunidade de Desenvolvedores (sejam funcionários InterSystems ou não) para participar em nosso próximo concurso!
💡 O 3º Concurso de Ideias InterSystems💡
Estamos procurando por suas ideias inovadoras para engrandecer os produtos e serviços InterSystems. Nós encorajamos sugestões baseadas em casos reais de uso, destacando os benefícios tangíveis que sua ideia poderá trazer a outros usuários e como ela pode melhorar a experiência de outros desenvolvedores com a tecnologia InterSystems.
Olá Comunidade,
Esse é um passo a passo detalhado e claro sobre a plataforma IRIS AI Studio. Eu penso alto enquanto tento diferentes exemplos, alguns dos quais falham em devolver os resultados esperados - o que eu acho que é uma necessidade para que um plataforma desse tipo explore diferentes modelos, configurações e limitações. Esse vídeo será útil se está interessado em como construir o "Chat with PDF" (conversa com PDF) ou sistema de recomendações de dados usando a IRIS DB (DataBase - base de dados) e modelos LLM (Large Language Model - grande modelo de lingugagem).
Olá grupo.
Tenho mais de 36 anos de experiência desenvolvendo soluções com MUMPS e Cache. Além disso também desenvolvo em Python e HTML. Estou procurando uma oportunidade de emprego.
Muito Obrigado,
Carlos
No artigo anterior, vimos detalhes a respeito dos conectores, que permitem que o usuário carregue o arquivo, o converta para incorporações e armazene na IRIS DB. Nesse artigo, vamos explorar opções diferentes de recuperações que o Studio IRIS AI oferece: Semantic Search (pesquisa semântica), Chat (conversa), Recommender (recomendação) e Similarity (similaridade).
Olá Comunidade,
Aqui vai um simples passo a passo sobre as capacidades da plataforma Studio IRIS AI. Ele cobre um fluxo completo de carregar dados no IRIS DB como incorporações de vetor e recuperação de informações usando 4 canais diferentes (pesquisa, conversa, recomendação e similaridade). No último lançamento, adicionei suporte para docker para instalações locais e uma versão ao vivo para explorar.
No artigo anterior, vimos diferentes módulos do Studio IRIS AI e como ele poderia ajudar a explorar as capacidades da GenAI além do IRIS DB perfeitamente, mesmo para alguém não técnico. Nesse artigo, vamos mergulhar a fundo pelo módulo "Connectors", o que permite que os usuários carreguem dados desde uma fonte local ou cloud (AWS S3, Airtable, Azure Blob) no IRSI DB como vetores incorporados, ao configurar também definições de incorporação como modelo e dimensões.
Olá,
Neste artigo vamos ver o uso do Prometheus (prometheus.io) para coletar métricas no Iris, de forma a monitorarmos o ambiente.
O link https://cloud.google.com/discover/what-is-prometheus?hl=pt-br apresenta uma descrição bem completa do Prometheus.
O Iris conta com uma api que disponibiliza uma série de informações do ambiente. A documentação completa da api pode ser encontrada no endereço https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GCM_rest
Uma simples chamada a api já nos mostra as informações disponíveis:
Você se identifica com isso: a capacidade e impacto da tecnologia que é realmente descoberta quando empacotada da maneira correta para seu público alvo? O melhor exemplo seria como a Generative AI deslanchou quando o ChatGPT veio ao público para fácil acesso e não como as capacidades Transformers/RAG's (Retrieval-Augmented Generation - Geração Aumentada de Recuperação) foram identificadas. Pelo menos uma usabilidade muito maior surgiu, quando a audiência foi incentivada para explorar as possibilidades.
