Observando a avalanche de ferramentas para desenvolvedores movidas por IA e baseadas em vibe-coding que vêm surgindo quase todo mês, com recursos cada vez mais interessantes, eu fiquei me perguntando se seria possível aproveitá-las com o InterSystems IRIS. Pelo menos para construir um frontend. E a resposta é: sim! Pelo menos com a abordagem que eu segui.
Aqui está minha receita para construir a interface via prompting conectada ao backend IRIS:
Tenha uma REST API no lado do IRIS, que siga uma especificação Open API (swagger).
Gere a interface com alguma ferramenta de vibe-coding (por exemplo, Lovable) e aponte essa interface para o endpoint da REST API.
Pronto!
Aqui está o resultado do meu próprio exercício — uma interface 100% criada via prompt conectada a uma REST API IRIS, que permite listar, criar, atualizar e excluir registros de uma classe persistente (Open Exchange,código do frontend, vídeo):
Por muito tempo, eu quis aprender o framework Django, mas sempre surgia algum projeto mais urgente que acabava tomando prioridade. Como muitos desenvolvedores, eu uso Python para projetos de machine learning, mas quando comecei a aprender programação para web, o PHP ainda dominava.
O IRIS oferece suporte nativo para transformações CCDA e FHIR, mas o acesso e a visualização desses recursos exigem tempo considerável de configuração e conhecimento do produto. O aplicativo IRIS Interop DevTools foi desenvolvido para preencher essa lacuna, permitindo que implementadores comecem a utilizar e visualizar imediatamente as capacidades de transformação embutidas no produto.
Além do ambiente de transformação IRIS XML, XPath e CCDA, o pacote Interop DevTools agora inclui:
Uma API REST (Representational State Transfer ou Transferência de Estado Representacional) é uma interface que permite que diferentes aplicações se comuniquem entre si através do protocolo HTTP, usando operações padrão como GET, POST, PUT e DELETE. APIs REST são amplamente utilizadas no desenvolvimento de software para expor serviços acessíveis por outras aplicações, possibilitando a integração entre diferentes sistemas.
JWT (JSON Web Token) é um padrão aberto (RFC 7519) que oferece um método leve, compacto e auto-contido para transmitir informações de forma segura entre duas partes. É comumente usado em aplicações web para autenticação, autorização e troca de informações.
Um JWT é tipicamente composto por três partes:
1. Cabeçalho JOSE (JSON Object Signing and Encryption) 2. Payload (Carga útil) 3. Assinatura
Para um de nossos clientes, precisei integrar com o endpoint AFAS imageconnector/imageconnector/{imageId}?format={format}.
Esse endpoint retorna uma mensagem JSON com a imagem como uma propriedade de string codificada em base64, além do mimetype da imagem.
Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):
Passo 1: Instalar as livrarias necessárias
Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas
Passo 3: Treinar o modelo
Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado
DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.
Nas próximas semanas, meus colegas de trabalho estão planejando começar a usar VSCode para programar com os produtos InterSystems. Entre as várias vantagens disso, eu gostaria de salientar a possibilidade de se conectar com outras tecnologias, como o GitHub, com facilidade. Além disso, o VSCode também oferece uma extensa loja de extensões, onde você pode achar vários recursos adicionais gratuitos que fazem a programação mais rápida e eficiente. Por último e não menos importante, para conquistar os corações de todo desenvolvedor, é Open Source.
Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post.
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
Outro dia, vi um artigo sobre o uso do pacote %ZEN ao trabalhar com JSON e decidi escrever um artigo descrevendo uma abordagem mais moderna. Recentemente, houve uma grande mudança no uso de %ZEN.Auxiliary.* para as classes JSON dedicadas. Isso permitiu o trabalho mais orgânico com JSONs.
Portanto, há basicamente 3 classes principais para trabalhar com o JSON:
%Library.DynamicObject - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com documentos JSON padrão. Além disso, há outra possibilidade além de escrever o código habitual para criar a instância de uma classe desta maneira
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()
É possível usar a seguinte sintaxe
set obj = {}
%Library.DynamicArray - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com arrays JSON padrão. Com arrays, é possível usar a mesma abordagem com objetos, ou seja, você pode criar uma instância da classe
set array = ##class(%DynamicArray).%New()
Ou fazer isso usando colchetes []
set array = []
%JSON.Adaptor é uma maneira de mapear objetos do ObjectScript (registrado, serial ou persistente) para entidades dinâmicas ou texto JSON.
Os modelos de linguagem grande estão causando alguns fenômenos nos últimos meses. É claro que eu também estava testando o ChatGPT no final de semana passado, para sondar se ele poderia ser um complemento para alguns chatbots de IA "tradicionais" baseados em BERT que eu estava inventando, ou simplesmente os eliminaria.
O InterSystems IRIS a partir da versão 2022.2 inclui uma funcionalidade reformulada para JSON web tokens (JWTs). Antes localizada no pacote da classe %OAuth2, a classe JWT, junto com as outras classes da Web JSON (JWCs), agora está em %Net.JSON. Essa migração ocorreu para modularizar as JWCs. Antes, eles estavam estreitamente ligados à implementação do framework OAuth 2.0. Agora, eles podem ser mantidos e usados separadamente.
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