Este é o oitavo de uma série de lançamentos que fazem parte do programa de visualização do desenvolvedor para 2022.2 Espera-se que os lançamentos de visualização futuros sejam atualizados quinzenalmente e adicionaremos recursos assim que estiverem prontos.

Olá Comunidade,

Clique no play e mergulhe no nosso novo video no InterSystems Developers YouTube:

⏯ Capturing High-Volume High-Frequency Clinical Data to Leverage in HealthShare Unified Care Record @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/XIInGPGT5Y8
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Olá Desenvolvedores !

Vocês já conhecem as funcionalidades do IRIS for Health ?

Este vídeo apresenta uma visão geral das funcionalidades existentes na plataforma

https://www.youtube.com/embed/LChMyAqThN4
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Olá Desenvolvedores,

Assista ao vídeo mais recente no InterSystems Developers YouTube:

⏯ What is the HL7 FHIR Specification

https://www.youtube.com/embed/LQ9_itHr_Pc
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Olá Desenvolvedores!

Aqui estão os bônus de tecnologia para o InterSystems Health FHIR Contest 2022 que darão a você pontos extras na votação:

• Tópico sobre a saúde da mulher
• Conjunto de dados de saúde da mulher
• Uso do IRIS For Health FHIR ou FHIR Cloud Server
• Interoperabilidade de Saúde
• Uso do Python Nativo
• Uso de contêiner Docker
• Implantação em pacote ZPM
• Demonstração on-line
• Passagem de qualidade de código
• Artigo na Comunidade de Desenvolvedores
• O segundo artigo na Comunidade de Desenvolvedores
• Vídeo no YouTube
• Primeira Vez

Vejam os detalhes abaixo:

A primeira prévia para desenvolvedores do InterSystems IRIS 2024.2 e do InterSystems IRIS for Health 2024.2 foi publicada no site de prévia para desenvolvedores do WRC.

Visão geral

Com o cross-skilling do objectScript do IRIS para o Python, ficam claras algumas diferenças fascinantes na sintaxe.

Uma dessas áreas é como o Python retorna Tuplas de um método com desempacotamento automático.

Efetivamente, isso se apresenta como um método que retorna vários valores. Que invenção incrível :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

O ObjectScript tem uma abordagem diferente com o ByRef e os parâmetros de saída.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Onde:

A InterSystems trabalhou de perto com o time da Red Hat Insights para implementar uma curadoria de recomendações para administradores de sistemas, a fim de assegurar a melhor experiência ao rodar InterSystems IRIS no Red Hat Enterprise Linux (RHEL).

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).

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.

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.

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.

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).

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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