Recentemente, eu queria obter uma lista de todas as consultas em cache e seus textos. Veja como fazer isso.
Primeiro, crie um procedimento SQL retornando texto de consulta de cache a partir de um nome de rotina de consulta em cache:

Antes de começarmos com alguns tópicos intermediários e avançados, gostaria de resumir alguns pontos mais gerais. Eles são subjetivos, é claro, então ficarei feliz em discuti-los se você tiver outra opinião ou argumentos melhores para qualquer um deles.

A lista não é abrangente e isso é intencional, pois abordarei alguns tópicos em artigos futuros.

Oi, pessoal!

Neste artigo, quero revisar as extensões do VS Code que uso para trabalhar com a InterSystems e que facilitam muito meu trabalho. Tenho certeza de que este artigo será útil para quem está apenas começando a jornada de aprendizado das tecnologias da InterSystems. No entanto, também espero que este artigo seja útil para desenvolvedores com vários anos de experiências e abra novas possibilidades de uso do VS Code para desenvolvimento.

Apache Superset é uma plataforma moderna de exploração e visualização de dados. O Superset pode substituir ou trazer ganhos para as ferramentas proprietárias de business intelligence para muitas equipes. O Superset integra-se bem com uma variedade de fontes de dados.

E agora é possível usar também com o InterSystems IRIS.

Uma demo online está disponível e usa IRIS Cloud SQL como sua fonte de dados.

Olá a todos!

Neste artigo eu gostaria de falar sobre a abordagem de especificação primeiro (spec-first) para o desenvolvimento de APIs REST.

Embora o desenvolvimento de API REST com código primeiro (code-first) tradicional seja assim:

• Escrever o código
• Habilitando-o com REST
• Documentando-o (como uma API REST)

A especificação primeiro (spec-first) segue os mesmos passo, mas ao contrário. Começamos com uma especificação, também usando-a como documentação, geramos uma aplicação REST padrão a partir dela e, finalmente, escrevemos alguma lógica de negócios.

Isso é vantajoso porque:

• Você sempre tem uma documentação relevante e útil para desenvolvedores externos ou front-end que desejam usar sua API REST
• A especificação criada em OAS (Swagger) pode ser importada em uma variedade de ferramentas permitindo edição, geração de cliente, gerenciamento de API, teste de unidade e automação ou simplificação de muitas outras tarefas
• Arquitetura de API aprimorada. Na abordagem de código primeiro (code-first), a API é desenvolvida método a método então um desenvolvedor pode facilmente perder o controle da arquitetura geral da API, no entanto, com a especificação primeiro (spec-first), o desenvolvedor é forçado a interagir com uma API a partir da posição de um consumidor de API, o que geralmente ajuda no design de uma arquitetura melhor da API.
• Desenvolvimento mais rápido - como todo código padrão é gerado automaticamente, você não terá que escrevê-lo, tudo o que resta é desenvolver a lógica de negócios.
• Loops de feedback mais rápidos - os consumidores podem obter uma visão da API imediatamente e podem oferecer sugestões com mais facilidade, simplesmente modificando as especificações
  Vamos desenvolver nossa API em uma abordagem de especificação primeiro!

A maioria dos exemplos que eu vi até agora no OEX (OpenExchange) ou na DC (Developer Community) deixam a impressão de que os VECTORs são apenas algo disponível com SQL com as 3 funções, especialmente em torno de VECTOR_Search.
* TO_VECTOR()
* VECTOR_DOT_PRODUCT ()
* VECTOR_COSINE ()

Há um sumário muito útil escondido no pacote demo iris-vector-search.
Lá você pode encontrar tudo o que precisa em diversos links e cantos.

Oi comunidade,

Em um trabalho intenso de curadoria e qualidade de dados, a aplicação "health dataset" entrega os conjuntos de dados acima.

Esses conjuntos de dados podem ser utilizados no seu modelo ou aplicação de Machine Learning, AutoML e de aplicações analíticas. Veja mais detalhes aqui:

Instalação

1. Clone/git pull no repositório em qualquer diretório local

Imagine que você queira ver o que a tecnologia InterSystems pode oferecer em termos de análise de dados. Você estudou a teoria e agora quer um pouco de prática. Felizmente, a InterSystems oferece um projeto que contém alguns bons exemplos: Samples BI. Comece com o arquivo README, pulando qualquer coisa associada ao Docker, e vá direto para a instalação passo a passo. Inicie uma instância virtual, instale o IRIS lá, siga as instruções para instalar o Samples BI e, a seguir, impressione o chefe com belos gráficos e tabelas. Por enquanto, tudo bem.

Inevitavelmente, porém, você precisará fazer alterações.

A empresa de comércio eletrônico enfrentava vários desafios em relação à gestão de estoque e logística, incluindo:

   _________ ___ ____  
  |__  /  _ \_ _|  _ \ 
    / /| |_) | || |_) |
   / /_|  __/| ||  __/ 
  /____|_|  |___|_|    

Desde a versão 2021.1, o InterSystems IRIS começou a enviar com um ambiente de execução do python no kernel do motor. No entanto, não havia como instalar pacotes de dentro da instância. A principal vantagem do python é seu enorme ecossistema de pacotes. Com isso em mente, apresento meu projeto pessoal zpip, um wrapper de pip que pode ser chamado a partir do terminal iris.

Nós lançamos uma nova versão do ZPM (Gerenciador de Pacotes)

Novidades desta nova versão:

1) Suporte de Interoperabilidade - Suporte a dtl, bpl, lut, esd, x12 no module.xml

Agora é permitido se referir a arquivos DTL e BPL. O ZPM armazena e os utiliza como CLS.

Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.

1. iris-huggingface

Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.

A InterSystems está na vanguarda da tecnologia de bancos de dados desde sua criação, sendo pioneira em inovações que consistentemente superam concorrentes como Oracle, IBM e Microsoft. Ao se concentrar em um design de kernel eficiente e adotar uma abordagem intransigente em relação ao desempenho de dados, a InterSystems criou um nicho em aplicações de missão crítica, garantindo confiabilidade, velocidade e escalabilidade.