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

Olá comunidade

Nós experimentamos anteriormente o Python embutido em IRIS; no entanto, eu ainda não tive a oportunidade de implementar IRIS usando Python nativo. Nesse artigo, vou percorrer os passos que eu usei para começar a aprender e implementar IRIS dentro da fonte Python. Eu também gostaria de agradecer @Guillaume Rongier e @Luis Angel Pérez Ramos pela ajuda resolvendo os problemas que encontrei durante minha recente instalação PIP de IRIS no Python, que eu habilitei para funcionar adequadamente.

Vamos começar a escrever IRIS em Python.

Como parte do concurso IRIS Python 2024, meu colega Damir e eu tivemos uma ideia de onstruir uma plataforma chamada  para conectar vítimas e voluntários para requisições de abrigo. Para isso, escolhemos Django como uma framework e procedemos para construir a primeira versão ccom 3 docker containers diferentes, django, iris e nginx, que iriam então utilizar o IRIS puramente como uma máquina de base de dados pelo muito bem composto  (cumprimentos ao Dimitry).

Faz bastante tempo desde a última vez que escrevi uma postagem de atualização do IoP.

Então, o que há de novo desde o lançamento da interface de linha de comando IoP?

Dois novos grandes recursos foram adicionados ao IoP:

• Rebranding: o módulogrongier.pex foi renomeado para iop para refletir o novo nome do projeto.
• suporte Async: IoP agora suporta funções assíncronas e co-rotinas.

Rebranding

O módulo grongier.pex foi renomeado para para refletir o novo nome do projeto.

O módulo grongier.pex ainda está disponível para compatibilidade retroativa, mas será removido no futuro.

Tenho orgulho de anunciar o novo lançamento de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) com uma nova interface de linha de comando.

Essa linha de comando é chamada iop, de Interoperability On Python.

Primeiro, eu gostaria de apresentar em algumas palavras as maiores mudanças no projeto desde a primeira versão.

Um breve histórico do projeto

A versão 1.0 foi uma prova de conceito para mostrar como a framework de interoperabilidade do IRIS pode ser usada com uma abordagem primeiro python enquanto permanece compatível com qualquer código ObjectScript existente.

O que isso significa? Significa que qualquer desenvolvedor python pode usar a framework de interoperabilidade do IRIS sem ter nenhum conhecimento de ObjectScript.

Exemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Incrível, não é?

Um experimento sobre como usar a framework LangChain, Busca por Vetor IRIS e LLMs para gerar SQL compatível com IRIS de prompts de usuários.

Esse artigo foi baseado neste notebook. Você pode rodar com um ambiente pronto para uso com no OpenExchange.

Setup

Primeiro, precisamos instalar as livrarias necessárias:

!pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-iris pandas

Iris-python-template

Projeto template com vários códigos Python para ser usado com InterSystems IRIS Community Edition com container.

Apresentando:

• Notebooks
  • Kernel de Python Embutido
  • ObjectScript Kernel
  • Vanilla Python Kernel
• Python Embutido
  • Exemplo de código
  • Flask demo
• IRIS Python Native APIs
  • Exemplo de código

2. Tabela de Conteúdos

• 1. iris-python-template
• 2. Tabela de Conteúdos
• 3. Instalação
  • 3.1. Docker
• • 4.1. Pré-requisitos
    • 4.1.1. Comece a desenvolver em ObjectScript
    • 4.1.2. Comece a desenvolver em Python Embutido
    • 4.1.3. Comece a desenvolver com Notebooks