Por que usá-la?

Esse app oferece uma interface fácil para analisar armazenamento:

  • Filtro por base de dado (namespace), nome da global, tamanho utilizado ou tamanho alocado;
  • Veja a soma dos tamanhos usado e alocado para os filtros aplicados;
  • Exporte a tabela para JSON, CSV, ou XML.

Como usar

Siga as instruções no arquivo README do repositório GitHub e configure as definições para conectar à sua instância.

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Nosso objetivo

Hoje vamos continuar expandindo o último artigo compartilhando informações sobre alguns recursos que adicionamos em nosso portal. Vamos incluir uma pitada de CSS para visualizar os dados disponíveis melhor e exportá-los. Finalmente, estudaremos como adicionar opções de filtros e ordenação. Ao fim deste artigo, você deve ser capaz de exibir esteticamente uma query simples completa.

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Integrar aplicações frontend de React com serviços backend como a base de dados IRIS através de APIs REST pode ser uma forma poderosa de contruir aplicações web robustas. No entanto, um obstáculo comum que os desenvolvedores costumam encontrar é o problema de Cross-Origin Resource Sharing (CORS), que pode impedir que o frontend acesse os recursos no backend devido a restrições de segurança impostas pelos navegadores web. Nesse artigo, exploraremos como abordar os problemas de CORS ao integrar aplicações web de React com serviços backend de IRIS.

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Por que conectar Flask com InterSystems IRIS?

A primeira coisa que vem à mente quando pensamos sobre a combinação de Flask com IRIS é um portal para interagir com seus clientes e parceiros. Um bom exemplo seria um website para pacientes acessarem seus exames clínicos. É claro, nesse caso seria necessário uma boa camada de segurança, que nós não cobrimos no último artigo. No enteando, podemos adicioná-la sem esforços com o Werkzeug, por exemplo.

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Índice

Parte 1

  • Introduzindo o Flask: uma rápida revisão da documentação do Flask, onde você vai achar tudo o que precisa saber para esse tutorial;
  • Conectando ao InterSystems IRIS: um passo a passo detalhado de como usar SQLAlchemy para conectar a uma instância IRIS.

Parte 2

  • Uma discussão sobre esse tipo de implementação: por que devemos usá-la e em quais situações é aplicável.
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Artigo
· Jun. 26 12min de leitura
Exemplos para usar IRIS com Django

Introdução ao Django

Django é um framework web desenhado para desenvolver servidores e APIs, e lidar com bases de dados de uma maneira rápida, escalável e segura. Para garantir isso, o Django fornece ferramentas não apenas para criar o esqueleto do código, mas também para atualizá-lo sem preocupaçõs. Ele permite que o desenvolvedor veja as mudanças quase ao vivo, corrija erros com a ferramenta de debug, e cuide da segurança com facilidade.

Para entender como o Django funciona, vamos dar uma olhada na imagem abaixo:

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Introdução

Não muito tempo atrás, eu me deparei com a ideia de Usar a Sintaxe de Definição de Classe Python para criar classes IRIS no Portal de Ideias do InterSystems. Ela atraiu minha atenção porque integrar o máximo de sintaxes possíveis dá visibilidade aos produtos InterSystems para programadores de muitas linguagens.

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Olá Comunidade,

Reproduza o novo vídeo em InterSystems Developers YouTube:

High-Speed Ingestion Using InterSystems IRIS Persister with Java @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/kybb3riumbU
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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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Oi Comunidade,

Assista esse vídeo para aprender como o time InterSystems AppServices migrou um data lake alimentando um conjunto de relatórios de marketing de um Microsoft SQL Server para o InterSystems IRIS, levando a benefícios como menor manutenção, melhor performance e um melhor encaixe geral do desenvolvimento:

Migrando nosso Data Lake de MS SQL Server para InterSystems IRIS no Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/VUQIDOM-ZDE
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Traduzido do Concurso de Artigos da Comunidade Espanhola

Seguindo o último concurso de programação no OEX (Open EXchange) eu tive algumas observações surpreendentes.
Havia aplicações quase exclusivas baseadas numa combinação de IA (Inteligência Artificial) com módulos Python "pré-cozidas".
Porém, indo mais a fundo, todos os exemplos usaram os mesmos fatores técnicos do IRIS.

Considerando o ponto de vista do IRIS, foi praticamente a mesma coisa seja buscando por textos, ou imagens, ou outro tipo de padrão. Acabou em métodos quase intercambiáveis.

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Rubrica InterSystems FAQ

Para desabilitar esse timeout, defina o timeout da query como desabilitado nas configurações de DSN (Data Source Name - Nome da fonte de dados):

Painel de controle Windows > Ferramentas de Administração > Fontes de Dados (ODBC) > Configuração de DSN do sistema

Se você marcar "Desabiltar o timeout de query", o timeout será desabilitado.

Se quiser mudar isso no lado da aplicação, você pode definir no nível da ODBC API.

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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!

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A ideia

Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de sair e estamos todos falando disso aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chats de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites e, ao longo do texto, vou levantar alguns questionamento sobre a capacidade da ferramentas utilizadas para que possamos compreender não só os resultados de as novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.

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Armazenamento em coluna é um dos mais novos oferecimentos do InterSystems IRIS. Diferente do armazenamento tradicional baseado em linhas, ele otimiza o processamento das queries ao guardados os dados em colunas ao invés de linhas, permitindo acesso mais rápido e retorno de informações relevantes.

Alguns artigos já foram escritos a respeito de quando ele deve ser usado para dar o melhor impulso ao sistema, como criar tabelas dessa maneira usando SQL.

CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3) WITH STORAGETYPE = COLUMNAR  -- ex 1
CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3 WITH STORAGETYPE = COLUMNAR)  -- ex 2

e até testes de performance.

Como tudo o que sabemos, o InterSystems IRIS é uma DBMS (DataBase Management System - sistema de gerencialmento de base de dados) multi-modelo e dá acesso descomplicado ao mesmo registro usando acesso relacional e por objeto. Então a primeira parte está coberta por outros artigos, mas e a última?

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Discussão
· Maio 31
Code Golf: Sorrisos

Hoje é Sexta-feira e tem um longo fim de semana pela frente, então vamos para uma rodada de code golf!

Hoje em dia é difícil achar uma mensagem de texto sem pelo menos um emoji. 😃😄😎🙂😊😀😁😆😂
Mas algum tempo atrás, as pessoas tinham que ter a criatividade de expressar suas emoções em texto. Elas usavam emoticons, que são símbolos feitos de caracteres do teclado. :^) =] ) B).
Nosso desafio hoje é criar uma função que receba uma string como argumento e retorne o número total de carinhas sorridentes. Cada carinha deve ter uma boca sorridente, que deve ser marcada com ), ], }, D ou >.
Um rosto sorridente pode ter um par de olhos, mas não é necessário. Caracteres válidos para olhos são :, ;, 8, B ou =.
Um nariz é opcional, e pode ser representado por esses caracteres: -, ^, c, o e~.

Exemplos válidos de carinhas felizes:

    :) :D ;-D :~) :‑) :-] =)    
    :] :-> :> 8-) :D 8‑D )
    8) :-} :} :o) :c) :^) =]
    :‑D 8D =D B^D

Input

"conte quantas carinhas felizes tem aqui :)"

Output

1

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A partir do lançamento da plataforma de dados InterSystems IRIS® 2022.3, a InterSystems corrigiu o mecanismo de execução de licença para incluir solicitações REST e SOAP. Devido a essa alteração, ambientes com licenças não baseadas em núcleo que usam REST ou SOAP podem experimentar maior utilização de licença após a atualização.

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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).

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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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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.

https://www.youtube.com/embed/X1gzz3Qs2dw
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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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