Introdução

Com o crescimento da Gen AI, acreditamos que agora os usuários devem ser aptos a acessar dados não estruturados de uma maneira muito mais simples.A maioria das pessoas tem muitos emails que não conseguem dar conta.Por exemplo, em investimentos/trading, os profissionais dependem de decisões rápidas que levem em consideração o máximo de informação possível.Da mesma maneira, empregados seniores em uma startup lidando com muitos times e disciplinas podem ter dificuldade em organizar todos os emails que recebem.

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).

Novas atualizações  ⛴️ 

• Adicionada instalação pelo Docker. Rode `./build.sh` após clonagem para ter a aplicação e a instância IRIS rodando na sua máquina local.
• Conecte via InterSystems Extension no vsCode - Graças ao @Evgeny Shvarov

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.

Novas Atualizações ⛴️ 

• Demo Online da aplicação está disponível agora emt https://iris-ai-studio.vercel.app
• Módulo de

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:

Fig.

Problema

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.

Motivação

Recentemente tive a oportunidade de participar no MIT (Massachusetts

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.

Esse problema existe nas versões listadas dos seguintes produtos:

• InterSystems IRIS® data platform
• InterSystems IRIS for Health™
• HealthShare® Health Connect

Assim como:

• Outros produtos InterSystems baseados nos produtos acima.

Versões Impactadas:

• 2021.1.3, 2021.1.4
• 2022.1.3, 2022.1.4
• 2023.1.0, 2023.1.1, 2023.1.2, 2023.1.3
• 2024.1.0

Somente

A InterSystems tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral de

• InterSystems IRIS Data Platform 2024.1.0.267.2
• InterSystems IRIS for Health 2024.1.0.267.2
• HealthShare Health Connect 2024.1.0.267.2

Esta versão adiciona suporte para o sistema operacional Ubuntu 24.04. Ubuntu 24.04 inclui kernel Linux 6.8, melhorias de segurança, junto com melhorias no instalador e na interface do usuário. InterSystems IRIS IntegratedML ainda não está disponível no Ubuntu 24.04.
 

Além disso, esta versão aborda dois defeitos em todas as plataformas:

• Uma correção para algumas consultas SQL usando

Você é novo na codificação da plataforma de dados InterSystems IRIS®?

👩‍💻 Aprenda como começar a desenvolver um aplicativo em InterSystems ObjectScript junto com a linguagem de sua preferência (programa, 20h).

🥇 Ganhe um distintivo digital demonstrando suas habilidades na avaliação final!

Precisa aprender como implementar o InterSystems IRIS ?

👨‍💻  Familiarize-se com a programação e integração do InterSystems IRIS (programa, 26h). Selos digitais estão disponíveis para alguns caminhos de aprendizagem deste programa.

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.

• Feedback : Usando Python embutido diariamente por 2 anos
• Introdução
• Começando com Python
  • Python não é ObjectScript
    • Pep8
    • Modulos
    • Dunders
  • Conclusão
• Python Embutido
  • O que é Python embutido?
  • Como usar Python embutido?
  • Como eu uso Python embutido
    • Use libraries e códigos Python como se fossem classes ObjectScript
      • Com a tag de linguagem
      • Sem a tag de lingaugem
      • Conclusão
    • Use uma primeira abordagem Python
      • Exemplo: iris-fhir-python-strategy
      • Observações
      • Onde achar o código
        • Como implementar uma estratégia
        • Implementação de InteractionsStrategy
        • Implementação de interações
        • Interações em Python
        • Implementação da classe abstrata de Python
      • Muito longo, faça um resumo

​

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.

Análise K-mer: Fundamentos em Análise de Sequência de DNA

A fragmentação de uma sequência de DNA em k-mers é uma técnica fundamental no

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:

Caused by: java.sql.SQLException: [SQLCODE: <-400>:<Ocorreu um erro fatal>]
11:12:26,663 INFO  [stdout] (http-/0.0.0.0:8443-17) [Location: <Prepare>]
11:12:26,664 INFO  [stdout] (http-/0.0.0.0:8443-17) [%msg: <Process 161341 failed to compile Cached Query Class%sqlcq.TGDB.cls789 with the following errors:  System:Instance: iris:IRIS, Namespace: TGDB, $J

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. Inspirados por esta inovação, desenvolvemos um motor de busca especializado e adaptado às empresas.

Aproveitamos a inteligência artificial generativa para gerar resumos abrangentes dessas empresas, oferecendo aos usuários uma ferramenta poderosa e informativa.

Companies Search é uma

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. Esta versão contém algumas mudanças dignas de nota:

• Conteineres – ignoramos os contêineres da visualização anterior, mas desta vez os incluímos. Em uma prévia futura, estamos planejando trocá-los para usar a imagem base do Ubuntu 24.04.
• Suporte ao Ubuntu 24.04 – esta prévia inclui suporte para o novo sistema operacional Ubuntu 24.04. Estaremos abandonando o suporte para Ubuntu 20.04 em uma prévia posterior.
• Atualização

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. Isso significa que novas instalações usando este kit não instalarão o Studio, e atualizar uma instância existente para a versão 2024.2 (ou posterior) removerá o Studio do diretório bin da instância.

Os desenvolvedores que desejam continuar usando o Studio simplesmente

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). Com todas as subscrições do RHEL inclusas o serviço de Insights identifica proativamente potenciais problemas com as plataformas e aplicações monitoradas rodando no RHEL.

BPL a 10.000 pés

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.

Um exemplo: faça uma xícara de chá

Componentes BPL são adicionados a produções de integração como

Olá comunidade,

O Programa de Certificação InterSystsems mudou oficialmente as plataformas de entrega de exames da Questionmark para a Certiverse no dia 6 de Maio de 2024. Tomamos essa decisão como a esperança de providenciar uma melhor experiência de certificação para nossos candidatos. Para fazer uma prova nessa nova plataforma, você deve se cadastrar com uma conta InterSystems, a mesma usada para Developer Community, Online Learning, etc. Se você ainda não tem uma, por favor, cadastre-se.

Encontre mais informações sobre como fazer exames InterSystems na Certiverse aqui e entre em contato com 

Olá Desenvolvedores,

Assista ao último vídeo no YouTube Desenvolvedores InterSystems:

⏯ Entendendo Perfis HL7 FHIR

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.

Você criou transformações de dados usando a interface gráfica do editor DTL? Caso contrário, este breve exercício mostra como.

👩‍💻 Agora, experimente a abordagem baseada em código! 

👉  Veja como editar transformações de dados diretamente nos seus arquivos de classes (curso online, 30m) .

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> .

Este defeito somente afeta upgrades para a versão 2024.1 do HealthShare Health Connect.

A versão afetada, 2024.1.0.263.0, foi removida da lista de distribuição.  Uma nova Point Release está disponível:

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.
   

FAQ:

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.

IA generativa é uma inteligência artificial capaz de gerar textos, imagens e outros tipos de conteúdo.

Olá Comunidade, 

Reproduza o video no canal InterSystems Developers YouTube:

⏯ Unleashing the Power of Machine Learning with InterSystems @ Global Summit 2023

Olá Comunidade,

Assista ao mais recente vídeo no canal InterSystems Developers YouTube:

⏯ Understanding the Structure of HL7 FHIR Resources