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).
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.
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).
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.
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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.
Alerta: SQL Query usando “NOT %INLIST” falha ao retornar resultados
A InterSystems corrigiu um problema que pode causar que um pequeno número de consultas SQL retornem resultados incorretos. Veja abaixo os detalhes sobre as consultas impactadas.
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.
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.
O nosso sistema funciona normalmente com a versão Iris 2023.2, porém foi necessário mudarmos de serviço de servidor cloud e ao migrar o banco para esse novo servidor e subir nossa aplicação começamos a receber alguns erros, que seguem abaixo:
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.
Uma prévia atualizada para desenvolvedores do InterSystems IRIS 2024.2 e do InterSystems IRIS for Health 2024.2 foi publicada no site de prévia para desenvolvedores do WRC.
Como a maioria de vocês já ouviu falar, a InterSystems anunciou a descontinuação do Studio com o lançamento do IRIS 2023.2. Um plano detalhado de descontinuação foi revelado em novembro e agora estamos atingindo o primeiro marco desse plano. A partir dos kits de visualização 2024.2, os kits do Windows não conterão mais o Studio.
A InterSystems trabalhou de perto com o time da Red Hat Insights para implementar uma curadoria de recomendações para administradores de sistemas, a fim de assegurar a melhor experiência ao rodar InterSystems IRIS no Red Hat Enterprise Linux (RHEL).
BPL é uma sigla para Business Process Language (Linguagem de processamento de negócio). Isso é um arquivo em formato XML para descrever a orquestração complexa de interações de informações entre sistemas. A máquina de integração da InterSystems tem, há duas décadas, fornecido um editor visual para construir, configurar e manter o BPL usando uma interface gráfica. Você pode pensar nisso como se fosse desenhar um diagrama de fluxo de processo que pode ser compilado e implementado.
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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.
InterSystems encontrou um defeito que pode induzir falhas em alguns upgrades do HealthShare® Health Connect. O defeito afeta somente instâncias que não foram licenciadas para o uso do FHIR® e que tenham namespaces habilitados para interoperabilidade. Nestas condições, o upgrade irá falhar e mostrar a mensagem de erro <HSFHIRErr> .
Na InterSystems, nos esforçamos para oferecer a melhor qualidade em tudo. Incluindo a realização do nosso programa Global Masters.
O fornecedor desta plataforma foi adquirido por outra empresa e, infelizmente, não poderemos mais continuar hospedando nosso estimado programa Global Masters nesta plataforma. Atualmente estamos avaliando novos fornecedores de plataformas para facilitar a transição do Global Masters Advocate Hub.
A partir de 26 de Abril, suspenderemos temporariamente o acesso ao programa Global Masters durante a transição para uma nova plataforma.
A inteligência artificial generativa é a inteligência artificial capaz de gerar texto, imagens ou outros dados usando modelos generativos, muitas vezes em resposta a solicitações. Os modelos de IA generativa aprendem os padrões e a estrutura de seus dados de treinamento de entrada e, em seguida, geram novos dados com características semelhantes.
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Temos o prazer de anunciar o lançamento de uma nova versão da extensão SQLTools VS Code.
SQLTools conecta usuários do VS Code aos bancos de dados mais usados usando drivers, incluindo InterSystems IRIS. Com mais de 3,5 milhões de downloads, ajuda os usuários a trabalhar com seus dados com muito mais facilidade.