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As capacidades integradas de busca vetorial do InterSystems IRIS nos permitem pesquisar dados não estruturados e semiestruturados. Os dados são convertidos em vetores (também chamados de ‘embeddings’) e, em seguida, armazenados e indexados no InterSystems IRIS para busca semântica, geração aumentada de recuperação (RAG), análise de texto, motores de recomendação e outros casos de uso.

Esta é uma demonstração simples do IRIS sendo usado como um banco de dados vetorial e de busca por similaridade no IRIS.

Pré-requisitos:

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Também nas versões anteriores era possível configurar o seu servidor FHIR para aceitar requisições via OAuth 2.0 (por exemplo, para um cliente SMART on FHIR), mas atualmente, com a versãov2024.3, lançada a algum tempo— existe um novo recurso que torna isso mais fácil: o OAuth FHIR Client QuickStart.

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Se você quiser saber se já existe uma classe sobre um determinado tópico fazendo uma simples pergunta em linguagem natural, isso agora é possível. Baixe e execute a aplicação https://openexchange.intersystems.com/package/langchain-iris-tool para conhecer tudo sobre as classes do seu projeto em um chat.

Open Exchange app
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