Artigo
· Jul. 30 3min de leitura
Previnindo o crescimento da base HSAUDIT

Introdução

Talvez você já tenha reparado que a base HSAUDIT não tem uma tarefa de expurgo já configurada na maioria das versões do HealthShare, e isso pode ser um problema já que ela tem mapeamentos de globais em vários namespaces.

Se você notou que essa base está ocupando muito espaço em disco e está com dificuldades de limpá-la, esse artigo é para você.

Se você já tem uma ideia de como fazer isso, mas está utilizando uma versão mais antiga do HealthShare, onde a tarefa não existe pronta, ou o PurgeByDaysToKeep não existe, esse artigo também é para você.

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Com a introdução dos tipos de dados vetoriais e da funcionalidade de Vector Search em IRIS, se abre todo um mundo de possibilidades para o desenvolvimento de aplicações para nós, e um exemplo delas é a que vi recentemente publicada num concurso do Conselho de Saúde de Valencia, onde solicitavam uma ferramenta para ajudar na codificação CID-10 utilizando modelos de IA.

Como poderíamos implementar uma aplicação similar à solicitada? Vejamos o que seria necessário:

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Olá Comunidade,

Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):

  • Passo 1: Instalar as livrarias necessárias

  • Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas

  • Passo 3: Treinar o modelo

  • Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado

Comecemos

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Olá!

Recentemente estive investigando uma situação incômoda enquanto editava classes ou rotinas ObjectScript no VSCode. O que acontecia era que, como estava escrevendo as linhas de código na minha classe (por exemplo: a adição de um novo método, mudança da assinatura de classe ou de um bloco de código) isso ocasionava uma rápida revisão da sintaxe, reformatação e compilação - e inevitavelmente (já que eu estava apenas na metade da escrita), isso gerava erros de compilação.

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Por que usá-la?

Esse app oferece uma interface fácil para analisar armazenamento:

  • Filtro por base de dado (namespace), nome da global, tamanho utilizado ou tamanho alocado;
  • Veja a soma dos tamanhos usado e alocado para os filtros aplicados;
  • Exporte a tabela para JSON, CSV, ou XML.

Como usar

Siga as instruções no arquivo README do repositório GitHub e configure as definições para conectar à sua instância.

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Nosso objetivo

Hoje vamos continuar expandindo o último artigo compartilhando informações sobre alguns recursos que adicionamos em nosso portal. Vamos incluir uma pitada de CSS para visualizar os dados disponíveis melhor e exportá-los. Finalmente, estudaremos como adicionar opções de filtros e ordenação. Ao fim deste artigo, você deve ser capaz de exibir esteticamente uma query simples completa.

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Integrar aplicações frontend de React com serviços backend como a base de dados IRIS através de APIs REST pode ser uma forma poderosa de contruir aplicações web robustas. No entanto, um obstáculo comum que os desenvolvedores costumam encontrar é o problema de Cross-Origin Resource Sharing (CORS), que pode impedir que o frontend acesse os recursos no backend devido a restrições de segurança impostas pelos navegadores web. Nesse artigo, exploraremos como abordar os problemas de CORS ao integrar aplicações web de React com serviços backend de IRIS.

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Olá pessoal!

Recentemente iniciei meus estudos em ObjectScript e estive desenvolvendo alguns CRUDs básicos, apenas conhecendo a linguagem, sua sintaxe, seus métodos e funções. Durante esse processo, consegui desenvolver e implementar as minhas ideias utilizando principalmente as diversas funções nativas do ObjectScript .

Com isso, resolvi trazer o meu entendimento e uso de alguns métodos que foram essenciais e que me permitiram trabalhar a maioria das minhas ideias, de forma rápida e eficaz. São eles: $ORDER, $PIECE e $DATA

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Por que conectar Flask com InterSystems IRIS?

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.

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Olá, comunidade!

Você já reparou nesse novo quadro que aparece no canto direito da tela no feed de postagens?



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.

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Índice

Parte 1

  • Introduzindo o Flask: uma rápida revisão da documentação do Flask, onde você vai achar tudo o que precisa saber para esse tutorial;
  • Conectando ao InterSystems IRIS: um passo a passo detalhado de como usar SQLAlchemy para conectar a uma instância IRIS.

Parte 2

  • Uma discussão sobre esse tipo de implementação: por que devemos usá-la e em quais situações é aplicável.
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Artigo
· Jun. 26 12min de leitura
Exemplos para usar IRIS com Django

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:

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Introdução

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.

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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!

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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.

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Rubrica InterSystems FAQ

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.

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A ideia

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.

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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.

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.

CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3) WITH STORAGETYPE = COLUMNAR  -- ex 1
CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3 WITH STORAGETYPE = COLUMNAR)  -- ex 2

e 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?

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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).

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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.

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Há 2 anos eu venho utilizando Python embutido diariamente.
Talvez seja o momento de compartilhar um feedback sobre essa jornada.

Por que escrever esse feedback? Porque eu acredito que sou como a maioria das pessoas aqui, um desenvolvedor ObjectScript, e penso que a comunidade poderia ter algum benefício desse feedback e entender melhor os prós e contras de escolher Python embutido para desenvolver em IRIS. Além de evitar algumas armadilhas.

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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.

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· Maio 16 2min de leitura
Busca de empresas usando Vector Search.

A introdução da "Pesquisa Vetorial" da InterSystems marca uma mudança de paradigma no processamento de dados. Esta tecnologia de ponta emprega um modelo de incorporação para transformar dados não estruturados, como texto, em vetores estruturados, resultando em capacidades de pesquisa significativamente aprimoradas.

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