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.

https://www.intersystems.com/news-events/news/news-item/embedded-python-intersystems-iris-data-platform/

Essa decisão estratégica leva em consideração vários fatores:

  • A grande escala no uso de Python dentro das corporações
  • Python passou ser a um padrão de fato para desenvolvimento de modelos de Machine Learning (ML)
  • A grande oferta e demanda de programadores Python.

A seguir iremos explorar esses pontos.

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Artigo
· jan 23 9min de leitura
Integração de Open AI com o IRIS

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.

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​Palavras-chave: ChatGPT, COS, Tabelas de consulta, IRIS, IA

Objetivo

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.

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Divertido ou não — quão sério é isso?

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.

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Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.

1. iris-huggingface

Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.

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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.

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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.

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Artigo
· Abr. 19 2min de leitura
Visão Geral de IA Generativa - Part1


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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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/.

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Artigo
· Maio 16 2min de leitura
Busca de empresas usando Vector Search.

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.

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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.

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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).

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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.

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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:

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