Olá Comunidade!

Estamos felizes em compartilhar o próximo vídeo da série "Code to Care" no nosso YouTube para desenvolvedores da InterSystems:

⏯  IA Agentic em Ação: Construindo um Ciclo de Tomada de Decisão com LLM

Se você está migrando do Oracle para o InterSystems IRIS — como muitos dos meus clientes — pode se deparar com padrões específicos de SQL do Oracle que precisam ser adaptados.

Veja esse examplo:

SELECT (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - LEVEL + 1) AS gap_date
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - TO_DATE('2023-05-02','YYYY-MM-DD') + 1);

No Oracle:

• LEVEL é uma pseudo-coluna usada em consultas hierárquicas (com CONNECT BY). Ela começa em 1 e incrementa de 1 em 1.
• CONNECT BY LEVEL <= (...)

Sabe aquela sensação de receber o resultado do seu exame de sangue e parecer que está em grego? É exatamente esse problema que o FHIRInsight veio resolver. Surgiu da ideia de que dados médicos não deveriam ser assustadores ou confusos – deveriam ser algo que todos podemos utilizar. Exames de sangue são extremamente comuns para verificar nossa saúde, mas, sejamos sinceros, interpretá-los é difícil para a maioria das pessoas e, às vezes, até para profissionais da área que não trabalham em um laboratório. O FHIRInsight quer tornar todo esse processo mais simples e acessível.

Olá,

Neste artigo vamos ver o uso do python como linguagem de programação no InterSystems Iris. Para tal vamos usar como referência a versão Community 2025.1 que está disponível para ser baixada em https://download.intersystems.com mediante o login no ambiente. Para maiores informações sobre o download e instalação do Iris veja o link da comunidade https://community.intersystems.com/post/how-download-and-install-intersystems-iris

Uma vez instalado o íris agora precisamos ter o python disponível no nosso ambiente. Temos vários tutoriais explicando a instalação e configuração do python no Iris.

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. Então, quando precisei escolher um framework mais robusto para criar aplicações web e publicar meu trabalho de machine learning, acabei voltando para o PHP.

Este artigo apresenta uma solução em potencial para a busca semântica de código no TrakCare usando o IRIS Vector Search.

Aqui está uma breve visão geral dos resultados da busca semântica de código do TrakCare para a consulta: "Validação antes de salvar o objeto no banco de dados".

• Modelo de Embedding de Código

Existem diversos modelos de embedding desenvolvidos para frases e parágrafos, mas eles não são ideais para embeddings específicos de código.

Foram avaliados três modelos de embedding específicos para código: voyage-code-2, CodeBERT e GraphCodeBERT

Sou um grande fã de ficção científica, mas embora eu esteja totalmente a bordo da nave Star Wars (desculpas aos meus colegas Trekkies!), sempre apreciei os episódios clássicos de Star Trek da minha infância. A tripulação diversificada da USS Enterprise, cada um dominando suas funções únicas, é uma metáfora perfeita para entender os agentes de IA e seu poder em projetos como o Facilis. Então, vamos embarcar em uma missão intergaláctica, utilizando a IA como a tripulação da nossa nave e  audaciosamente ir audaciosamente ir homem jamais esteve

Sei que pessoas completamente novas no VS Code, Git, Docker, FHIR e outras ferramentas podem, às vezes, ter dificuldades com a configuração do ambiente. Por isso, decidi escrever um artigo que percorre todo o processo de configuração passo a passo para facilitar o início.

Eu realmente agradeceria se você pudesse deixar um comentário no final – me diga se as instruções foram claras, se algo ficou faltando ou se há mais alguma coisa que você acharia útil.

A configuração inclui:

✅ VS Code – Editor de código
✅ Git – Sistema de controle de versão
✅ Docker – Executa uma instância do IRIS for Health Community
✅ Extensão REST Client do VS Code – Para executar consultas à API FHIR
✅ Python – Para escrever scripts baseados em FHIR
✅ Jupyter Notebooks –Para tarefas de IA e FHIR

Antes de começar: Certifique-se de ter privilégios de administrador no seu sistema.

Além de ler o guia, você também pode seguir os passos nos vídeos:

Para Windows

Resumo de Alertas

Detalhes dos Alertas

DP-439207 - Problemas no Parser JSON Unicode em AIX

Um bug foi identificado no InterSystems IRIS 2024.3.0 em instâncias do AIX que afeta a análise de strings JSON Unicode.

A InterSystems está na vanguarda da tecnologia de bancos de dados desde sua criação, sendo pioneira em inovações que consistentemente superam concorrentes como Oracle, IBM e Microsoft. Ao se concentrar em um design de kernel eficiente e adotar uma abordagem intransigente em relação ao desempenho de dados, a InterSystems criou um nicho em aplicações de missão crítica, garantindo confiabilidade, velocidade e escalabilidade.

Utilizando Flask, API REST e IAM com o InterSystems IRIS

Parte 3 – IAM

O InterSystems API Manager (IAM) é um componente que permite monitorar, controlar e gerir o tráfego de APIs baseadas em HTTP. Ele também atua como uma API gateway entre aplicações e servidores InterSystems IRIS. 

O documento publicado em https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=PAGE_apimgr traz as informações sobre o produto.

Já o documento https://docs.intersystems.com/components/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=CIAM3.0_install

Utilizando Flask, API REST e IAM com o InterSystems IRIS

Parte 2 – Aplicativo Flask

Flask é um microframework de desenvolvimento web escrito em Python. Ele é conhecido por ser simples, flexível e permitir o desenvolvimento rápido de aplicações. 

A instalação do Flask é muito simples. Depois de ter o python instalado corretamente no seu sistema operacional precisamos instalar a biblioteca flask com o comando pip. Para o consumo de API REST é aconselhado o uso da biblioteca requests. O link a seguir traz um guia para a instalação do flask: https://flask.palletsprojects.com/en/stable/installation/

Utilizando Flask, API REST e IAM com o InterSystems IRIS

Parte 1 – API REST

Olá,

Neste artigo vamos ver a implementação de uma API REST para realizar a manutenção de um CRUD, utilizando o Flask e o IAM.

Nesta primeira parte do artigo vamos ver a construção e publicação da API REST no Iris.

Primeiro, vamos criar a nossa classe persistente para armazenar os dados. Para isso vamos para o Iris e criamos nossa classe:

Class ERP.Cliente Extends (%Persistent, %Populate, %XML.Adaptor)

{

Property nome As %String;

Property idade As %Integer;

}

Pronto.

Utilizando o Gateway SQL com Python, Vector Search e Interoperabilidade no InterSystems Iris

Parte 3 – REST e Interoperabilidade

Agora que finalizamos a configuração do Gateway SQL e conseguimos acessar os dados do banco externo via python, e montamos nossa base vetorizada, podemos realizar algumas consultas. Para isso nessa parte do artigo vamos utilizar uma aplicação que desenvolvida com CSP, HTML e Javascript que acessará uma integração no Iris, que então realiza a pesquisa por similaridade dos dados, faz o envio para a LLM e por fim devolve o SQL gerado.

Utilizando o Gateway SQL com Python, Vector Search e Interoperabilidade no InterSystems Iris

Parte 2 – Python e Vector Search

Uma vez que temos acesso aos dados da nossa tabela externa podemos utilizar tudo que o Iris tem de excelente com estes dados. Vamos, por exemplo, ler os dados da nossa tabela externa e gerar uma regressão polinomial com eles.

Para mais informações sobre o uso do python com o Iris veja a documentação disponível em https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=AFL_epython

Utilizando o Gateway SQL com Python, Vector Search e Interoperabilidade no InterSystems Iris

Parte 1 – Gateway SQL

Olá,

Neste artigo vamos ver o uso do Gateway SQL no Iris. O Gateway SQL permite que o Iris tenha acesso a tabelas de outros bancos (externos) via ODBC ou JDBC. Podemos acessar Tabelas ou Visões de diversos bancos, como Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MySQL e outros.

Do ponto de vista de uso é como se a tabela estivesse local na nossa instância Iris, porém o armazenamento é realizado em um local externo.

No artigo anterior. Práticas de membros de classe e sua execução dentro do Python embutido. Agora voltaremos nossa atenção para o processo de alternância de espaços de nomes, acesso a variáveis globais, travessia e execução de rotinas dentro do Python embutido.

Antes de prosseguir para as outras funções. vamos revisar brevemente a função executedentro do pacote iris. Esta função é excepcionalmente benéfica para executar funções ObjectScript arbitrárias e invocação de classe.

Olá comunidade,

Neste artigo, vou descrever e ilustrar o processo de implementação do ObjectScript dentro do Python embutido. Esta discussão também fará referência a outros artigos relacionados ao Python embutido, bem como abordará questões que foram benéficas para a minha jornada de aprendizado.

Como você sabe, a integração de recursos Python dentro do IRIS tem sido possível há algum tempo. Este artigo se concentrará em como incorporar perfeitamente o ObjectScript com o Python embutido.

Essencialmente, o Python embutido serve como uma extensão que permite a escrita e execução independentes.

Tenho o prazer de anunciar a nova versão do IoP, que aliás não é apenas uma linha de comando. Estou dizendo isso porque o novo mecanismo de pesquisa de IA ainda pensa que o IoP é apenas uma linha de comando. Mas não é. É uma estrutura completa para construir aplicativos sobre a estrutura de interoperabilidade do IRIS com uma abordagem priorizando Python.

A nova versão do IoP: 3.2.0 possui muitas novidades, mas a mais importante é o suporte a DTL (Data Type Language). 🥳

Tanto para mensagens IoP quanto para jsonschema. 🎉

Suporte DTL

A partir da versão 3.2.0, o IoP oferece suporte a transformações DTL.

DTL é a camada de transformação de dados na Interoperabilidade do IRIS.

As transformações DTL são usadas para transformar dados de um formato para outro usando um editor gráfico. Também oferece suporte a estruturas jsonschema.

Usando o Python no InterSystems IRIS – Calculando uma Regressão Logística Binária

Olá,

Neste artigo vamos ver como usar o python para calcular uma regressão logística binária no Iris.

A regressão logística é um método estatístico utilizado para modelar e prever a probabilidade de um evento ocorrer, sendo particularmente útil quando a variável dependente (ou de saída) é categórica. A forma mais comum é a regressão logística binária, onde o objetivo é prever entre duas classes, como "sim/não", "0/1" ou "positivo/negativo".

Usando o Python no InterSystems IRIS – Montando o Relatório de Análise Exploratória de Dados

Olá,

Neste artigo vamos ver como usar o python para realizar a análise exploratória de dados (Exploratory Data Analysis - EDA) em um dataframe.

EDA é uma etapa importante no ciclo de análise de dados, É quando você examina os dados para entender suas características e padrões.

Usando o Python no InterSystems IRIS – Calculando uma Regressão Polinomial

Olá,

Neste artigo vamos ver como usar o python para calcular uma regressão polinomial no Iris.

A regressão polinomial é um modelo estatístico que é uma extensão da regressão linear. Ela é útil quando a relação entre as variáveis independente e dependente não é linear, sendo melhor definida como curva.

A regressão polinomial nos dá como resposta informações que podem ajudar a entender o modelo, assim como a regressão linear: coeficientes, o R² e o intercepto.

Usando o Python no InterSystems IRIS – Calculando uma Regressão Linear Simples

Olá,

Neste artigo vamos ver como usar o python para calcular uma regressão linear simples no Iris.

A regressão linear simples é um modelo estatístico que tem como objetivo apontar como será o comportamento de uma variável dependente (y) em relação a uma variável independente (x), ou seja, a regressão linear simples é uma maneira de verificar a relação entre duas variáveis.

A ideia

Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de ser lançada e todo mundo está falando sobre ela por aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chat de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites, e ao longo do texto farei algumas perguntas sobre a capacidade das ferramentas utilizadas, para que depois possamos compreender não só os resultados das novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo FastAPI que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Execute o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL base é http://localhost:53795/fastapi/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.
• /interop - Um endpoint de ping para testar a estrutura de interoperabilidade do IRIS.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo Django que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Rode o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL base é http://localhost:53795/django/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.
• /interop - Um endpoint de ping para testar a estrutura de interoperabilidade do IRIS.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo Flask que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Rode o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL de base http://localhost:53795/flask/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.

Contexto

A Interface de Gateway de Servidor Web (WSGI) é uma convenção de chamada simples para servidores web encaminharem solicitações para aplicativos web ou frameworks escritos na linguagem de programação Python. WSGI é um padrão Python descrito detalhadamente em PEP 3333.

🤔 Ok, ótima definição, e qual o objetivo com o iris?

O IRIS 2024.2+ possui um novo recurso que permite que você execute aplicativos WSGI diretamente no IRIS. Esse recurso é uma ótima maneira de integrar o IRIS com outros frameworks e bibliotecas Python.

O Visual Studio Code lança novas atualizações todo mês com novos recursos e correções de bugs, e a versão de setembro de 2024 já está disponível.

A versão 1.94 agora inclui:

• Localizar no Explorer - Encontre arquivos rapidamente na visualização do Explorer com o controle Localizar aprimorado. Como consequência disso, o widget Localizar do Explorer em pastas do lado do servidor requer a versão 2.12.9-beta.4 ou posterior com APIs propostas habilitadas. Leia mais nesta publicação da Comunidade de desenvolvedores.

Na sessão anterior, exploramos o processo de instalação e começamos a escrever o IRIS em Python nativo. Agora procederemos a examinar a global percorrida e interatuar com os objetos da classe IRIS

get: esta função se utiliza para obter valores do nó percorrido

deftraversal_firstlevel_subscript()"""
    ^mygbl(235)="test66,62" and ^mygbl(912)="test118,78"
    """for

node e items: percorrido de um só nível com node  e obtenção dos valores da mesma maeira que $Order(^mygbl(subscript), direction, data).

traversal_dollar_order_single_levelfor

for

nextsubscript