Inteligência Artificial (IA) é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, principalmente sistemas computacionais. Esses processos incluem aprendizagem (a aquisição de informações e regras para usar as informações), raciocínio (usando regras para chegar a conclusões aproximadas ou definitivas) e autocorreção.
Olá, Comunidade!
Como você pode preparar seus dados para aplicações de IA generativas? Obtenha algumas dicas importantes de um especialista da InterSystems:
Olá Comunidade!
Como vocês devem saber, nossa IA da Comunidade de Desenvolvedores já está disponível há mais de um mês 🎉 Esperamos que você tenha ficado curioso o suficiente para experimentar 😁 Se ainda não experimentou, experimente! De qualquer forma, como ainda está em beta, estamos muito interessados em saber o que você pensa sobre ele, e estamos ansiosos para ouvir seus pensamentos e experiências.
Como valorizamos seu tempo e esforço, daremos um prêmio fofo a um membro aleatório da Comunidade que compartilhar como a DC AI ajudou você. Para participar deste sorteio, você precisa seguir as diretrizes:
Com a introdução dos tipos de dados vetoriais e da funcionalidade de Vector Search em IRIS, se abre todo um mundo de possibilidades para o desenvolvimento de aplicações para nós, e um exemplo delas é a que vi recentemente publicada num concurso do Conselho de Saúde de Valencia, onde solicitavam uma ferramenta para ajudar na codificação CID-10 utilizando modelos de IA.
Como poderíamos implementar uma aplicação similar à solicitada? Vejamos o que seria necessário:
Olá Comunidade,
Assista a este vídeo para saber mais sobre a tecnologia de inteligência artificial PainChek, que avalia a dor do paciente na cabeceira do hospital, aproveita a interoperabilidade do InterSystems IRIS para se conectar a sistemas de registros médicos eletrônicos de terceiros:
⏯ Usando Inteligência Artificial/Aprendizado de Máquina para Avaliação da Dor em um Ambiente Clínico @ Global Summit 2023
Olá Comunidade!
Precisa de uma introdução à Generative AI? O Learning Services tem o prazer de anunciar o primeiro vídeo de uma nova série sobre os fundamentos da GenAI:
Quer começar com IA generativa? Experimente dois novos caminhos de aprendizagem. Em Introdução à IA Generativa (2h 45m), aprenda os conceitos básicos de interação com GenAI. Em seguida, experimente Desenvolvendo Aplicativos de IA Generativa (2h) para começar a desenvolver seu próprio aplicativo GenAI. Além disso, ganhe emblemas por concluir cada caminho!
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).
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).
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.
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.
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.
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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.
Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.
Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.
Modelos de exemplo:
No cenário de dados atual, as empresas enfrentam vários desafios diferentes. Um deles é fazer análises sobre uma camada de dados unificada e harmonizada disponível para todos os consumidores. Uma camada que possa oferecer as mesmas respostas às mesmas perguntas, independentemente do dialeto ou da ferramenta usada. A Plataforma de Dados InterSystems IRIS responde a isso com um complemento de Análise Adaptativa que pode fornecer essa camada semântica unificada. Há muitos artigos no DevCommunity sobre como usá-lo por ferramentas de BI.
Como todos vocês sabem, o mundo da inteligência artificial já está aqui, e todos querem usá-la em seu benefício próprio.
Há várias plataformas que oferecem serviços de inteligência artificial gratuitos, por assinatura ou particulares. No entanto, a que se destaca pelo grande "alvoroço" que fez no mundo da computação é a Open AI, sobretudo devido aos seus serviços mais renomados: ChatGPT e DALL-E.
Você pode ver claramente a evolução aqui!
No momento, vários artistas digitais usam a tecnologia de IA generativa como apoio para acelerar a entrega das suas obras. Hoje em dia, é possível gerar uma imagem correspondente a partir de uma frase. Há várias soluções no mercado para isso, incluindo algumas disponíveis para uso por APIs. Veja algumas neste link: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/ai-image-generators/.
Criei um novo aplicativo para usar no IRIS aproveitando uma dessas APIs. Escolhi a API Imagine.
Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post. Vamos descobrir como carregar o conjunto de dados facilmente, extrair algumas características e analisá-las usando recursos do modelo de linguagem grande da OpenAI no Embedded Python e no framework Langchain.
Primeiro de tudo, precisamos carregar o conjunto de dados ou podemos só nos conectar a ele?
A inteligência artificial não é limitada apenas a gerar imagens por texto com instruções ou criar narrativas com direções simples.
Você também pode criar variações de uma foto ou incluir um plano de fundo especial a um já existente.
Além disso, você pode obter a transcrição de áudio, não importando o idioma e a velocidade do falante.
Então, vamos analisar como o gerenciamento de arquivos funciona.
Últimas Noticias!
Você é um empreendedor de sucesso (não custa sonhar, certo?) e acaba de anunciar ao mundo que está pronto para fundar sua nova startup! Desta vez, você está armado com o poder da GenAI e da InterSystems.
Qual desafio sua nova startup enfrentará para alcançar o sucesso mais uma vez? 🌟🚀
Procuramos desafios importantes que precisam ser resolvidos, mas não há soluções. Quer se trate de transformar os cuidados de saúde, revolucionar a educação, inovar na agricultura ou em qualquer outro domínio – o céu é o limite!
Este artigo tem como objetivo explorar como o sistema FHIR-PEX funciona e foi desenvolvido, aproveitando os recursos do InterSystems IRIS.
Agilizando a identificação e o processamento de exames médicos em centros de diagnóstico clínico, nosso sistema visa aumentar a eficiência e a precisão dos fluxos de trabalho de saúde. Ao integrar os padrões FHIR com o banco de dados Java-PEX da InterSystems IRIS, o sistema ajuda os profissionais de saúde com recursos de validação e roteamento, contribuindo, em última análise, para melhorar a tomada de decisões e o atendimento ao paciente.
Olá Comunidade,
Clique no play e mergulhe em nosso novo vídeo no InterSystems Developers YouTube:
⏯ Adaptive Analytics in Action - Two Customer Use Cases @ Global Summit 2023
Palavras-chave: ChatGPT, COS, Tabelas de consulta, IRIS, IA
Aqui está outra pequena observação antes de seguirmos para a jornada de automação assistida por GPT-4. Confira abaixo algumas "ajudinhas" que o ChatGPT já oferece, em várias áreas, durante as tarefas diárias.
Saiba também quais são as possíveis lacunas, riscos e armadilhas da automação assistida por LLMs, caso você explore esse caminho. Também adoraria ouvir os casos de uso e as experiências de outras pessoas nesse campo.
Uma das tarefas mais simples podem ser as tabelas de consulta.
Eu testei o modelo de programação do GPT da OpenAI há algumas semanas, para ver se ele consegue, por exemplo, fazer algumas transformações de mensagens entre protocolos de saúde. Ele "consegue", em um nível aparentemente razoável.
Já faz quase 3 semanas, o que é um tempo bastante longo para o ChatGPT, então me pergunto com que rapidez ele cresce e se poderia fazer alguns jobs de engenharia de integração para nós. Por exemplo, ele consegue criar uma ferramenta DTL de COS da InterSystems para transformar o HL7 em uma mensagem FHIR?
Os modelos de linguagem grande estão causando alguns fenômenos nos últimos meses. É claro que eu também estava testando o ChatGPT no final de semana passado, para sondar se ele poderia ser um complemento para alguns chatbots de IA "tradicionais" baseados em BERT que eu estava inventando, ou simplesmente os eliminaria.
Um pensamento me veio à mente enquanto eu fazia os testes. Sendo um pouco teórico ou filosófico, os padrões de interoperabilidade, como HL7 e FHIR, são uma espécie de "linguagem", certo?
Este projeto é um experimento em usar as APIs da OpenAI para responder prompts de usuários no domínio de saúde usando recursos FHIR e codificação em Python.
IA generativas, como os modelos de LLM disponíveis na OpenAI, vem demonstrando impressionante capacidade para compreender e responder à questões de alto nível.
Elas podem inclusive usar linguagens de programação para criar códigos baseado em instruções contidas nos prompts - e tenho que confessar que a ideia de ter meu trabalho automatizado me causa um pouco de ansiedade.
No nosso último episódio do Data Points, tive uma conversa com @Thomas Dyar sobre AI Link, que ajuda a preencher a lacuna entre cientistas de dados e analistas de negócios. Nossa conversa fala sobre como o AI Link se encaixa com IntegratedML e Adaptive Analytics, bem como quais novos recursos estão no horizonte para IntegratedML. Ouça!
A plataforma de dados InterSystems IRIS © agora apresenta suporte nativo completo para Python, liberando o poder da linguagem de programação mais popular do mundo para criar aplicativos de missão crítica com uso intensivo de dados.
Essa decisão estratégica leva em consideração vários fatores:
A seguir iremos explorar esses pontos.
Calma, calma, não estou incentivando uma guerra contra as máquinas no melhor estilo sci-fi para impedir ao dominação mundial do Ultron ou da Skynet.
Ainda não... ainda não 🤔
Convido você para desafiarmos as máquinas através da criação de um jogo bem simples utilizando ObjectScript com Python embarcado.
Tenho que dizer que fiquei super empolgado com a feature do Embedded Python no InterSystems IRIS, é incrível o leque de possibilidades que se abre para criar aplicações fantásticas.
Olá Comunidade,
É um enorme prazer convidá-los para o encontro online com os ganhadores do Concurso de Programação de Inteligência Artificial InterSystems!
Data & Horário: Sexta-Feira, 30 de Julho de 2021, 12:00 horário de Brasília
O que lhe espera neste Encontro Virtual?
