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#InterSystems IRIS

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InterSystems IRIS é uma plataforma de dados completa
A InterSystems IRIS oferece tudo que você precisa para capturar, compartilhar, entender e agir com base no ativo mais valioso de sua organização - seus dados.
Como uma plataforma completa, a InterSystems IRIS elimina a necessidade de integração de múltiplas tecnologias de desenvolvimento. As aplicações requerem menos código, menos recursos do sistema e menos manutenção.

Todo o tempo

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Olá Desenvolvedores,

Assista a este vídeo para descobrir uma abordagem analítica à criptografia do InterSystems IRIS e como ela interage com a compactação e desduplicação de armazenamento em comparação com a criptografia em nível de armazenamento:

⏯ Encryption Landscape for Data at Rest @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/e5MdzyyAPlI
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