#SQL

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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.

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

Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

• Destaque de sintaxe
• Sugestões (tabelas, funções)
• 20+ formatos de saída
• Suporte ao stdin
• Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

No artigo anterior, vimos detalhes a respeito dos conectores, que permitem que o usuário carregue o arquivo, o converta para incorporações e armazene na IRIS DB. Nesse artigo, vamos explorar opções diferentes de recuperações que o Studio IRIS AI oferece: Semantic Search (pesquisa semântica), Chat (conversa), Recommender (recomendação) e Similarity (similaridade).

Rubrica InterSystems FAQ

Isso pode ser conseguido usando o procedimento CSV() da classe %SQL.Util.Procedures .
Abaixo está o exemplo de uso do código. (Assumindo que o arquivo test.csv está em c:\temp.)

Rubrica InterSystems FAQ

Para desabilitar esse timeout, defina o timeout da query como desabilitado nas configurações de DSN (Data Source Name - Nome da fonte de dados):

Painel de controle Windows > Ferramentas de Administração > Fontes de Dados (ODBC) > Configuração de DSN do sistema

Se você marcar "Desabiltar o timeout de query", o timeout será desabilitado.

Se quiser mudar isso no lado da aplicação, você pode definir no nível da ODBC API.

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 esta aplicação no OpenExchange.

Setup

Primeiro, precisamos instalar as livrarias necessárias:

Em ObjectScript, você tem uma ampla coleção de funções que retornam algum valor tipicamente:

set variable = $somefunction(param1,param2, ...)

Não há nada de especial nisso.
Mas há um conjunto de funções que classifico como Funções de Lado Esquerdo
A especialidade delas é que você também pode usá-las à esquerda do operador igual como um alvo no comando SET:

set $somefunction(param1,param2, ...) = value

Se você encontrou o problema de que nem todas as linhas do seu resultado estão retornando no seu snapshot, você está no lugar certo.

Ao usar snapshots, existe uma informação não trivial de que eles têm um máximo de linhas que vem por padrão como 250.

Para mudar isso é muito simples. Ao invés de enviar o snapshot como referência direto no seu método de execução de query ou procedure, vamos inicializá-lo antes e definir um valor na propriedade MaxRowsToGet.