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Olá Comunidade

Nesse artigo, vou introduzir minha aplicação irisChatGPT construída no LangChain Framework.

Primeiramente, vamos ter uma breve visão geral desse framework.

O mundo inteiro está falando sobre o ChatGPT e como as Large Language Models (LLMs - Grandes modelos de linguagem) se tornaram tão poderosas e tem performado além das expectativas, oferecendo conversas quase humanas. Isso é só o começo de como isso pode ser aplicado em qualquer empresa e qualquer domínio!

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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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Artigo
· Dez. 26, 2023 7min de leitura
Suporte a vetores, ou quase

Atualmente, há bastante conversa sobre o LLM, a IA etc. Os bancos de dados vetoriais fazem um pouco parte disso, e já há várias realizações diferentes para o suporte no mundo fora do IRIS. 

Por que o vetor?

  • Pesquisa de similaridade: os vetores permitem uma pesquisa de similaridade eficiente, como encontrar os itens ou documentos mais parecidos em um banco de dados. Bancos de dados relacionais tradicionais são projetados para pesquisas de correspondência exata, que não são adequadas para tarefas como pesquisa de similaridade em imagens ou texto.
  • Flexibilidade: as representações vetoriais são versáteis e podem ser derivadas de vários tipos de dados, como texto (por embeddings, como Word2Vec e BERT), imagens (por modelos de aprendizado profundo) e muito mais.
  • Pesquisas entre modalidades: os vetores permitem a pesquisa em várias modalidades de dados diferentes. Por exemplo, a partir da representação vetorial de uma imagem, é possível pesquisar imagens semelhantes ou textos relacionados em um banco de dados multimodal.

E vários outros motivos.

Então, para este concurso de python, decidi tentar implementar esse suporte. Infelizmente, não conseguir terminar a tempo, e explicarei abaixo porquê.

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Desde a versão 2021.1, o InterSystems IRIS começou a enviar com um ambiente de execução do python no kernel do motor. No entanto, não havia como instalar pacotes de dentro da instância. A principal vantagem do python é seu enorme ecossistema de pacotes. Com isso em mente, apresento meu projeto pessoal zpip, um wrapper de pip que pode ser chamado a partir do terminal iris.

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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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Tenho orgulho de anunciar o novo lançamento de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) com uma nova interface de linha de comando.

Essa linha de comando é chamada iop, de Interoperability On Python.

Primeiro, eu gostaria de apresentar em algumas palavras as maiores mudanças no projeto desde a primeira versão.

Um breve histórico do projeto

A versão 1.0 foi uma prova de conceito para mostrar como a framework de interoperabilidade do IRIS pode ser usada com uma abordagem primeiro python enquanto permanece compatível com qualquer código ObjectScript existente.

O que isso significa? Significa que qualquer desenvolvedor python pode usar a framework de interoperabilidade do IRIS sem ter nenhum conhecimento de ObjectScript.

Exemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Incrível, não é?

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Olá Comunidade,

Este artigo tem como objetivo guiá-lo pelo processo de configuração e utilização do recurso Python Runtime Flexível para Python embutido. Antes da versão 2024.2, o instalador do InterSystems IRIS incluía uma versão pré-instalada do Python. Você pode encontrar as bibliotecas Python e os arquivos de aplicação localizados no diretório \lib\python dentro da sua pasta de instalação do IRIS (por exemplo, C:\InterSystems\IRIS20242\lib\python).

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