#Framework

Alguns conceitos fazem todo sentido no papel, enquanto outros exigem que você coloque a mão na massa.
Veja dirigir, por exemplo. Você pode memorizar cada componente da mecânica do motor, mas isso não significa que você realmente saiba dirigir.

Você só consegue compreender de verdade quando está no banco do motorista, sentindo fisicamente o ponto de fricção da embreagem e a vibração da estrada sob você.
Embora alguns conceitos de computação sejam intuitivos, Agentes Inteligentes são diferentes. Para entendê-los, você precisa sentar no banco do motorista.

Na Parte 1, estabelecemos a base técnica do MAIS (Multi-Agent Interoperability Systems). Conectamos com sucesso o "Cérebro", construímos um Adapter robusto usando LiteLLM, protegemos nossas chaves de API com o IRIS Credentials e, finalmente, deciframos o código do quebra-cabeça da interoperabilidade com Python.

No entanto, neste momento, nosso sistema é apenas um cano bruto para um LLM. Ele processa texto, mas carece de identidade.

Hoje, na Parte 2, definiremos a Anatomia de um Agente Passaremos de simples chamadas de API para Personas estruturadas.

Por muito tempo, eu quis aprender o framework Django, mas sempre surgia algum projeto mais urgente que acabava tomando prioridade. Como muitos desenvolvedores, eu uso Python para projetos de machine learning, mas quando comecei a aprender programação para web, o PHP ainda dominava. Então, quando precisei escolher um framework mais robusto para criar aplicações web e publicar meu trabalho de machine learning, acabei voltando para o PHP.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo FastAPI que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Execute o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL base é http://localhost:53795/fastapi/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.
• /interop - Um endpoint de ping para testar a estrutura de interoperabilidade do IRIS.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo Django que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Rode o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL base é http://localhost:53795/django/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.
• /interop - Um endpoint de ping para testar a estrutura de interoperabilidade do IRIS.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo Flask que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Rode o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL de base http://localhost:53795/flask/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.

Há 2 anos eu venho utilizando Python embutido diariamente. Talvez seja o momento de compartilhar um feedback sobre essa jornada.

Por que escrever esse feedback? Porque eu acredito que sou como a maioria das pessoas aqui, um desenvolvedor ObjectScript, e penso que a comunidade poderia ter algum benefício desse feedback e entender melhor os prós e contras de escolher Python embutido para desenvolver em IRIS. Além de evitar algumas armadilhas.

• Feedback : Usando Python embutido diariamente por 2 anos
• Introdução
• Começando com Python
  • Python não é ObjectScript
    • Pep8
    • Modulos
    • Dunders
  • Conclusão
• Python Embutido
  • O que é Python embutido?
  • Como usar Python embutido?
  • Como eu uso Python embutido
    • Use libraries e códigos Python como se fossem classes ObjectScript
      • Com a tag de linguagem
      • Sem a tag de lingaugem
      • Conclusão
    • Use uma primeira abordagem Python
      • Exemplo: iris-fhir-python-strategy
      • Observações
      • Onde achar o código
        • Como implementar uma estratégia
        • Implementação de InteractionsStrategy
        • Implementação de interações
        • Interações em Python
        • Implementação da classe abstrata de Python
      • Muito longo, faça um resumo

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.

O que é a Open AI?

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.

A InterSystems tem o prazer de anunciar que o componente central do InterSystems Supply Chain Orchestrator™, a versão 2023.1 do InterSystems IRIS para Supply Chain, agora está em disponibilidade geral (GA).

O InterSystems Supply Chain Orchestrator é baseado no InterSystems IRIS®, nossa plataforma completa de dados cloud-first que permite uma arquitetura de data fabric inteligente para facilitar a construção e implantação de aplicativos de alto desempenho habilitados para machine learning que conectam dados e silos de aplicativos.

Neste artigo, vou compartilhar o tema que apresentamos no Global Summit 2023, na sessão Tech Exchange. Eu e @Rochael.Ribeiro.

Fala galera!

Prepare-se para revolucionar seu processo de teste com o iris-tripleSlash, a solução matadora para testes unitários.

Diga adeus aos testes unitários chatos e repetitivos e diga "Olá seu lindo" para os testes eficientes e sem muito esforço.

Com o iris-tripleSlash, você pode gerar casos de teste de unidade com facilidade usando o poder da documentação.

Fala galera, beleza? 

iiii lá vamos nós. Ano novo, nova competição, novo projeto, velhos motivos.

Triple Slash na área!

Fala pessoal!!!

Finalmente consegui um tempinho para organizar um conjunto de classes que venho utilizando alguns anos para facilitar e acabar com o trabalho repetitivo no desenvolvimento de intragrações utilizando XDBC.

Acessem o repositório do projeto no https://github.com/cristianojs/interopway

A idéia é incrementar o projeto com mais componentes, já tenho um que a massa está crescendo e jajá vai para o forno.

Quaisquer dúvidas postem aqui.

Grande abraço.

Eu escrevi um tutorial passo a passo no repositório qewd-howtos  sobre como você pode escrever aplicativos da web Node.js de última geração de várias páginas usando o  QEWD-Up WebSocket/REST api back-end integrado com um framework da web como NuxtJS e Vue.js. Em particular com o mais recente framework NuxtJS/Vue.js , escrever aplicativos da web torna-se divertido novamente, permitindo que você escreva seus aplicativos de forma muito eficiente, ocultando todo o código template de você.

O tutorial deve ser muito fácil de fazer em sua máquina de desenvolvimento e consiste em duas partes:

• Instruções para criar uma configuração básica QEWD-Up setup Node.js com WebSocket e REST endpoints usando um banco de dados InterSystems IRIS/Caché.
• Instruções para criar um app demo front-end  NuxtJS 3 (para a última versão beta do Nuxt 3) ou - alternativamente - instruções para um app demo front-end  NuxtJS 2  (a versão de produção atual do Nuxt 2.x)

Você pode simplesmente clonar as configurações de demonstração do GitHub e executá-las em sua máquina de desenvolvimento usando Visual Studio Code onde sua instância de desenvolvimento IRIS / Caché está rodando. A demonstração é mantida o mais fácil possível, mas contém todas as etapas principais de que você precisa para começar a escrever aplicativos da vida real..

Healthshare - Unified Care Record

Todas as instituições de saúde hoje, sejam públicas ou privadas, enfrentam os mesmos desafios:

Como fazer com que todas as informações de cada paciente sejam facilmente transmitidas dos seus sistemas de origem para as pessoas que precisam delas e vice-versa?

E como utilizar todas estas informações para melhorar a tomada de decisões, a qualidade do atendimento e os resultados?

Estou feliz em anunciar que liberamos recentemente nosso segundo Starter Pack. Este é um caso de uso para indústria de mineração e, o anterior, havia sido para IoT (Internet das Coisas) em manufatura (OEE - Operational Equipment Effectiveness).

Mas o que isso significa, exatamente?

HealthShare Patient Index

Enterprise Master Patient Index - Este é o nome dado ao processo que faz com que os inúmeros cadastros e registros coletados dos vários sistemas das instituições e redes de saúde sejam identificados univocamente e interligados através de um identificador único por indivíduo.

Isto viabiliza uma infinidade de benefícios para as instituições ou redes de saúde, pois permite, além da gestão das duplicidades em um mesmo sistema de prontuário eletrônico, que todos os dados segregados por número de cadastro sejam visualizados de forma consolidada por indivíduo.

##Introdução

Estamos na era da economia multi-plataforma, e as API's são a "liga" deste cenário digital. Sendo tão importantes, elas são encaradas por desenvolvedores como um serviço ou produto a ser consumido. Assim sendo, a experiência na sua utilização é um fator crucial de sucesso.

Visando melhorar esta experiência, padrões de especificação, como o OpenAPI Specification (OAS) estão cada vez mais sendo adotados no desenvolvimento de API's RESTFul.

##O que é o IRIS ApiPub?