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).

Olá, Desenvolvedores!

Hoje quero falar sobre um assunto que já me deu trabalho. Tenho certeza de que isso deve ter acontecido com muitos de vocês (o chamado "gargalo"). Como esse é um tema amplo, este artigo focará apenas em identificar solicitações HTTP recebidas que podem estar causando problemas de lentidão. Também disponibilizarei uma pequena ferramenta que desenvolvi para ajudar a identificá-las.

Nosso software está cada vez mais complexo, processando um grande número de solicitações de diferentes origens, seja aplicativos de front-end ou back-end de terceiros. Para garantir um desempenho ideal, é fundamental ter um sistema de registro capaz de obter algumas medições importantes, como tempo de resposta, número de referências globais e número de linhas de código executadas para cada resposta HTTP. Como parte do meu trabalho, participo do desenvolvimento de software EMR e da análise de incidentes.  Como a carga do usuário vem principalmente de solicitações HTTP (API REST ou aplicativo CSP), a necessidade desse tipo de medição quando ocorrem problemas generalizados de lentidão se tornou óbvia.

Conforme anunciado anteriormente no Global Summit 2022, a InterSystems interromperá o envio ou a instalação de um servidor web baseado em Apache (geralmente chamado de servidor web privado ou PWS); esta mudança está atualmente planejada para o InterSystems IRIS 2023.1.

Bem-vindo à terceira e última publicação de nossos artigos dedicados ao desenvolvimento de aplicações RAG baseadas em modelos LLM. Neste último artigo, veremos, com base em nosso pequeno projeto de exemplo, como podemos encontrar o contexto mais adequado para a pergunta que queremos enviar ao nosso modelo LLM e para isso utilizaremos a funcionalidade de busca vetorial incluída no IRIS.

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.

Iris-python-template

Projeto template com vários códigos Python para ser usado com InterSystems IRIS Community Edition com container.

Apresentando:

Projeto 8 – REST Outbound Adapter

Olá. Vamos montar nossa próxima integração utilizando o adaptador SOAP Inbound Adapter chamando um BP que chamará um BO que utilizará o REST Outbound Adapter.

Um experimento sobre como usar a framework LangChain, Busca por Vetor IRIS e LLMs para gerar SQL compatível com IRIS de prompts de usuários.

Esse artigo foi baseado neste notebook. Você pode rodar com um ambiente pronto para uso com esta aplicação no OpenExchange.

Setup

Primeiro, precisamos instalar as livrarias necessárias:

Olá, Criei este artigo inicialmente para demonstrar a usabilidade do Python dentro do Iris e sua funcionalidade, no código abaixo trago um exemplo de algo muito próximo que utilizamos para a solução de um problema, nele recebemos uma Global contendo um XML com mais de 7.000.000 de caractéres, onde fazemos as tratativas de limpeza, organização, conversão para um arquivo JSON e retornamos ele como resposta uma Global.

Class AXS.BP.Exemplo Extends (Ens.BusinessProcess, %XML.Adaptor) [ ClassType = persistent

{

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.

csp-log-tutorial

Pré-requisitos

Confira se o git está instalado.

Criei uma pasta git dentro do diretório mgr do IRIS. Cliquei com o botão direito do mouse na pasta git e escolhi Git Bash Here no menu de contexto.

git clone https://github.com/oliverwilms/csp-log-tutorial.git

Clone meu repositório do GitHub csp-log-tutorial se quiser testar você mesmo.

Rubrica InterSystems FAQ

Isso pode ser conseguido usando o procedimento CSV() da classe %SQL.Util.Procedures .
Abaixo está o exemplo de uso do código. (Assumindo que o arquivo test.csv está em c:\temp.)

1. interoperability-embedded-python

Esta prova de conceito busca mostrar como o framework de interoperabilidade do iris pode ser usado com o embedded python.

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: