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.

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Artigo
· Set. 1, 2023 4min de leitura
Desafios das Tuplas

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:

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Olá Comunidade,

Reproduza o video no canal InterSystems Developers YouTube:

Unleashing the Power of Machine Learning with InterSystems @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/X5VqUGVFcdM
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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.

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Peço desculpas se isso for óbvio para programadores Python, mas, para aqueles que estão saindo do ObjectScript, esta pode ser uma dica útil.

O cenário é o desenvolvimento de alguns comandos do Embedded Python.

Testando se a funcionalidade está sendo confirmada pelo shell:

$SYSTEM.Python.Shell()
 
Python 3.9.5 (default, Mar 14 2023, 06:58:44) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32
Type quit() or Ctrl-D to exit this shell.
>>>

Quando o Python avalia uma expressão no shell, ele imprime o resultado da expressão no terminal.

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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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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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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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Introdução

A InterSystems quer otimizar o IRIS para aproveitar as extensões do conjunto de instruções de CPU modernas.  Isso é ótimo para o desempenho do produto, mas como saber se a sua CPU ainda será compatível com os novos builds do IRIS?  Veja também como descobrir a família de microarquiteturas e as extensões do conjunto de instruções da sua CPU.

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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 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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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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