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· jan 23 9min de leitura
Integração de Open AI com o IRIS

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.

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Fui desafiado a criar um aplicativo de bot do Azure que possa recuperar e publicar dados no IRIS for Health.

 

Os dados de um paciente já foram registrados no repositório FHIR do IRIS for Health.

O MRN do paciente é 1001. O nome dele é Taro Yamad. (em japonês: 山田 太郎)

Esse bot pode publicar novas leituras de oxímetro como um recurso de observação associado ao paciente.

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Sejam todos bem-vindos!

Neste breve artigo, quero apresentar um exemplo de uso que vários de vocês que trabalham com o IRIS como back-end para seus web applications devem ter enfrentado mais de uma vez: como enviar um arquivo do front-end para o servidor.

Em geral, a maneira mais simples que encontrei de realizar essa tarefa é transformar o arquivo do front-end para o formato Base64 e fazer uma chamada POST para o servidor anexando o Base64 obtido a uma mensagem JSON onde é indicado o nome do arquivo em um parâmetro e os dados codificados em outro. Algo parecido com isto:

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· jan 10 4min de leitura
E o DMN?

Alguns meses atrás, enfrentei um desafio importante: otimizar o tratamento da lógica de negócios em nosso aplicativo. Meu objetivo era extrair a lógica de negócios do código e passar para analistas. Lidar com várias regras pode resultar facilmente em um código desorganizado com uma infinidade de instruções "if", especialmente se o programador não entende a complexidade ciclomática. Esse código vira uma dor de cabeça para quem trabalha com ele — difícil de escrever, testar e desenvolver.

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No momento, vários artistas digitais usam a tecnologia de IA generativa como apoio para acelerar a entrega das suas obras. Hoje em dia, é possível gerar uma imagem correspondente a partir de uma frase. Há várias soluções no mercado para isso, incluindo algumas disponíveis para uso por APIs. Veja algumas neste link: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/ai-image-generators/.

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Introdução

Este artigo busca explorar o funcionamento e desenvolvimento do sistema FHIR-PEX, aproveitando os recursos do InterSystems IRIS.

Otimizando a identificação e o processamento de exames médicos nos centros de diagnóstico clínico, nosso sistema visa aumentar a eficiência e precisão dos fluxos de trabalho de saúde. Ao integrar os padrões FHIR ao banco de dados Java-PEX do InterSystems IRIS, o sistema ajuda os profissionais de saúde com recursos de validação e roteamento, melhorando, em última análise, a tomada de decisões e o cuidado dos pacientes.

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· jan 4 2min de leitura
Obtendo JSON do SQL

Você sabia que pode obter dados JSON diretamente das suas tabelas SQL?

Vou apresentar duas funções SQL úteis que são usadas para recuperar dados JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY e JSON_OBJECT.
Você pode usar essas funções na instrução SELECT com outros tipos de itens select, e elas podem ser especificadas em outros locais onde uma função SQL pode ser usada, como em uma cláusula WHERE

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Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Se vários produtos InterSystems estiverem instalados no mesmo sistema, a versão mais recente do driver ODBC da InterSystems entre os produtos instalados permanecerá registrada no gerenciador de drivers.

Você pode mudar para qualquer driver alterando a entrada de registro abaixo.

Observe que a execução de RegFiles.bat não altera o driver ODBC.

A entrada do registro é a seguinte.

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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.

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· 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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· Dez. 22, 2023 9min de leitura
Banco de Dados de Documentos do IRIS (DocDB)

O Banco de Dados de Documentos do InterSystems IRIS (DocDB) oferece uma abordagem flexível e dinâmica de gestão dos dados de bancos de dados. O DocDB abraça o poder do JSON (JavaScript Object Notation), fornecendo um ambiente sem esquema para armazenar e recuperar dados.

É uma ferramenta poderosa que permite aos desenvolvedores ignorar um monte de código boilerplate na interação com aplicativos existentes, serialização, paginação e integração. O fluxo perfeito do DocDB com os serviços e as operações de Interoperability Rest possibilita um grande salto na produção e no gerenciamento de APIs.

Confira a documentação completa do DocDB aqui. No contexto deste artigo, mostrarei um caso de uso em que o DocDB é uma combinação perfeita.

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[Contexto]

A família InterSystems IRIS tem um ótimo utilitário ^SystemPerformance (conhecido como ^pButtons no Caché e no Ensemble) que gera as informações de desempenho do banco de dados em um arquivo HTML legível. Ao executar ^SystemPerformance no IRIS para Windows, um arquivo HTML é criado onde nosso próprio log de desempenho mgstat e o log de desempenho do Windows são incluídos.

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Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Para resolver o erro <PROTECT>, remova o atributo somente leitura do banco de dados da biblioteca de todo o sistema (IRISLIB para InterSystems IRIS, CACHELIB para Caché/Ensemble/HealthShare (baseado em Caché))

Quando terminar de importar a rotina, lembre-se de alterá-la novamente para somente leitura.

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O Subsistema Windows para Linux (WSL) é um recurso do Windows que permite executar um ambiente do Linux na sua máquina do Windows, sem precisar de uma máquina virtual separada ou inicialização dupla.

O WSL foi projetado para oferecer uma experiência perfeita e produtiva a desenvolvedores que querem usar ambos o Windows e o Linux ao mesmo tempo**.

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· Dez. 13, 2023
Mini Concurso GenAI

Últimas Noticias!

Você é um empreendedor de sucesso (não custa sonhar, certo?) e acaba de anunciar ao mundo que está pronto para fundar sua nova startup! Desta vez, você está armado com o poder da GenAI e da InterSystems.

Qual desafio sua nova startup enfrentará para alcançar o sucesso mais uma vez? 🌟🚀

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Olá Comunidade,

Reproduza o video no InterSystems Developers YouTube:

Projecting Your Globals to SQL @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/jzT85B_Yw-c
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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).

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Olá Desenvolvedores,

Comece a assistir o novo vídeo em InterSystems Developers YouTube:

Using Embedded Python as a Jupyter Notebook Server @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/77oPUfltu0o
[Isso é um link incorporado, mas você não pode ver conteúdo incorporado diretamente no site, porque recusou os cookies necessários para acessá-lo. Para ver o conteúdo incorporado, você precisa aceitar todos os cookies nas suas Definições de cookies]

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· Dez. 6, 2023 2min de leitura
Truque de depuração com o SQL

Com certeza, você já se deparou com esta situação:

  • Há um bug em um Sistema que você não consegue reproduzir localmente
  • Você precisa executar algumas linhas na instância afetada
  • Você ganha acesso completo ao Portal de Gerenciamento de Sistemas
  • Mas não há terminal, console nem acesso com o Studio, Atelier ou VSCode
  • Como executar algumas linhas para teste ???
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Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

  • Destaque de sintaxe
  • Sugestões (tabelas, funções)
  • 20+ formatos de saída
  • Suporte ao stdin
  • Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

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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.

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· Dez. 4, 2023 9min de leitura
Como desenvolver no Tableau e PowerBI

Power BI

Conectando a uma origem de dados

Para conectar a AtScale, vamos usar o banco de dados do SQL Server Analysis Services. Vamos abri-lo no editor do Power Query. Para fazer isso, selecione Transform Data (Transformar dados) em Home.

Na janela exibida, acesse Home, abra New Source (Nova origem) e selecione Analysis Services.

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Com frequência, me pedem para avaliar dados de desempenho relacionados a aplicativos IRIS de clientes para entender se os recursos do sistema são sub ou superprovisionados.

Este exemplo recente é interessante, porque envolve um aplicativo que fez uma migração "lift and shift" de um grande aplicativo de banco de dados IRIS para a nuvem. AWS, no caso.

Um aprendizado importante é que, depois de migrar para a nuvem, os recursos podem ser dimensionados corretamente ao longo do tempo conforme necessário. Não é preciso comprar e provisionar infraestrutura local para o crescimento que você espera alcançar daqui a vários anos no futuro.

É necessário monitoramento contínuo. A taxa de transações do seu aplicativo mudará à medida que seu negócio e o próprio aplicativo ou o uso dele mudar. Isso alterará os requisitos de recursos do sistema. Planejadores também devem considerar picos sazonais na atividade. Claro, uma vantagem da nuvem é que os recursos podem ser aumentados ou reduzidos conforme necessário.

Para mais informações contextuais, há vários posts detalhados sobre AWS e IRIS na comunidade. Um bom ponto de partida é pesquisar "referência da AWS". Também adicionei alguns links úteis no final deste post.

Os serviços da AWS são como blocos de Lego: tamanhos e formatos diferentes podem ser combinados. Ignorei networking, segurança e preparação de uma VPC para este post. Foquei em dois dos componentes de blocos de Lego;
- Requisitos de computação.
- Requisitos de armazenamento.

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