Artigo
· Jun. 17, 2024 5min de leitura
LangChain – Libertando o potencial total das LLMs

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Olá Comunidade

Nesse artigo, vou introduzir minha aplicação irisChatGPT construída no LangChain Framework.

Primeiramente, vamos ter uma breve visão geral desse framework.

O mundo inteiro está falando sobre o ChatGPT e como as Large Language Models (LLMs - Grandes modelos de linguagem) se tornaram tão poderosas e tem performado além das expectativas, oferecendo conversas quase humanas. Isso é só o começo de como isso pode ser aplicado em qualquer empresa e qualquer domínio!

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Armazenamento em coluna é um dos mais novos oferecimentos do InterSystems IRIS. Diferente do armazenamento tradicional baseado em linhas, ele otimiza o processamento das queries ao guardados os dados em colunas ao invés de linhas, permitindo acesso mais rápido e retorno de informações relevantes.

Alguns artigos já foram escritos a respeito de quando ele deve ser usado para dar o melhor impulso ao sistema, como criar tabelas dessa maneira usando SQL.

CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3) WITH STORAGETYPE = COLUMNAR  -- ex 1
CREATE TABLE table (column1 type1, column2 type2, column3 type3 WITH STORAGETYPE = COLUMNAR)  -- ex 2

e até testes de performance.

Como tudo o que sabemos, o InterSystems IRIS é uma DBMS (DataBase Management System - sistema de gerencialmento de base de dados) multi-modelo e dá acesso descomplicado ao mesmo registro usando acesso relacional e por objeto. Então a primeira parte está coberta por outros artigos, mas e a última?

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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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Artigo
· Jun. 26, 2024 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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Projeto 3 – Requisição REST

Vamos montar nossa próxima integração utilizando uma aplicação REST. Para tal vamos utilizar um BS que chamará o BP do nosso serviço demo (ver Primeira Integração). Vamos reaproveitar o serviço que então poderá ser chamado via SOAP ou REST. Teremos então dois BS que irão chamar o mesmo BP. A imagem abaixo ilustra essa arquitetura:

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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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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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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.

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Olá, boa tarde,


Em nosso sistema temos um processo de cópia, que basicamente é responsável por copiar um conjunto de dados de algumas tabelas no banco e replicar para novos registros no banco de dados.

Já utilizamos essa mesma funcionalidade com o banco de dados Posrgresql e funciona normalmente, porém quando utilizamos com o IRIS temos alguns erros relacionados a LOCK, por exemplo:

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