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· Jun. 17, 2024 5min de leitura
LangChain – Libertando o potencial total das LLMs

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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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· Nov. 22, 2024 6min de leitura
Usando o FHIR SQL Builder

O FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) é o padrão mais utilizado pelo mercado para interoperar e armazenar dados em saúde. Trata-se de um padrão que mapeia dezenas de recursos de dados (Pacientes, Observações, Medicações, Diagnósticos, Alergias, Vacinas, Faturamento, Provedores de Saúde, Atendimentos, dentre outros) e seus relacionamentos (Medicações do Paciente, por exemplo). O acesso a todas estas estruturas de dados se dá pelo uso de APIs REST em formato JSON ou XML. A princípio, a maioria dos fornecedores de soluções FHIR, não disponibiliza acesso aos dados no formato SQL.

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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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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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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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· Jun. 26, 2024 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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Projeto 3 – Requisição REST

Vamos montar nossa próxima integração utilizando uma aplicação REST. Para tal vamos utilizar um BS que chamará o BP do nosso serviço demo (ver Primeira Integração). Vamos reaproveitar o serviço que então poderá ser chamado via SOAP ou REST. Teremos então dois BS que irão chamar o mesmo BP. A imagem abaixo ilustra essa arquitetura:

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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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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 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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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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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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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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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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