Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível para programação de uso geral. Criado por Guido van Rossum e lançado pela primeira vez em 1991, o Python tem uma filosofia de design que enfatiza a legibilidade do código, principalmente usando significativos espaços em branco
Como parte do concurso IRIS Python 2024, meu colega Damir e eu tivemos uma ideia de onstruir uma plataforma chamada ShelterShare para conectar vítimas e voluntários para requisições de abrigo.
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")
Desenvolvimento de frontend pode ser uma tarefa muito difícil, especialmente para desenvolvedores focados em backend. Mais cedo na minha carreira, as linhas entre frontend e backend eram borradas, e se experava de todos que conseguissem manejar ambos. CSS em particular era um desafio constante, parecia uma missão impossível.
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
No último artigo, falamos sobre alguns fatores iniciais do Django. Aprendemos como começar um projeto, garantir que temos todos os requisitos e fazer um CRUD. No entanto, hoje vamos um pouco mais além.
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.
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:
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.
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.
Há 2 anos eu venho utilizando Python embutido diariamente.
Talvez seja o momento de compartilhar um feedback sobre essa jornada.
Por que escrever esse feedback? Porque eu acredito que sou como a maioria das pessoas aqui, um desenvolvedor ObjectScript, e penso que a comunidade poderia ter algum benefício desse feedback e entender melhor os prós e contras de escolher Python embutido para desenvolver em IRIS. Além de evitar algumas armadilhas.
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.
BPL é uma sigla para Business Process Language (Linguagem de processamento de negócio). Isso é um arquivo em formato XML para descrever a orquestração complexa de interações de informações entre sistemas. A máquina de integração da InterSystems tem, há duas décadas, fornecido um editor visual para construir, configurar e manter o BPL usando uma interface gráfica. Você pode pensar nisso como se fosse desenhar um diagrama de fluxo de processo que pode ser compilado e implementado.
Desde a versão 2021.1, o InterSystems IRIS começou a enviar com um ambiente de execução do python no kernel do motor. No entanto, não havia como instalar pacotes de dentro da instância. A principal vantagem do python é seu enorme ecossistema de pacotes. Com isso em mente, apresento meu projeto pessoal zpip, um wrapper de pip que pode ser chamado a partir do terminal iris.
Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.
1. iris-huggingface
Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.
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.
Um cliente perguntou recentemente se o IRIS era compatível com o OpenTelemetry, pois queria medir o tempo que os serviços SOAP implementados pelo IRIS levavam para serem concluídos.
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.
Por atualização
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