No artigo anterior, apresentamos o aplicativo d[IA]gnosis, desenvolvido para auxiliar na codificação de diagnósticos na CID-10. Neste artigo, veremos como o InterSystems IRIS for Health nos fornece as ferramentas necessárias para a geração de vetores a partir da lista de códigos da CID-10, usando um modelo de linguagem pré-treinado, seu armazenamento e a subsequente busca por similaridades em todos esses vetores gerados.

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:

Continuamos com esta série de artigos sobre LLMs e aplicações RAG e neste artigo discutiremos a parte da caixa vermelha do seguinte diagrama:

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.

Olá, colegas!

Como vocês podem ver, o novo tópico do concurso de programação é Agentes de IA.

O tópico tem sido muito comentado recentemente na Internet e possui diferentes significados. Vocês podem estar curiosos sobre o que queremos dizer com agentes de IA em relação ao concurso de programação da InterSystems.

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.

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.

Olá, desenvolvedores!

Este será um artigo bem curto, pois em abril de 2025, com o Lovable e outras ferramentas Prompt-to-UI, tornou-se possível construir o frontend com prompting. Até mesmo para pessoas como eu, que não estão nem um pouco familiarizadas com as técnicas modernas de UI.

Bem, eu conheço pelo menos as palavras javascript, typescript e ReactJS, então, neste artigo bem curto, construiremos a UI ReactJS para o servidor InterSystems FHIR com Lovable.ai.

Vamos lá!

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 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.

Problema

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.