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.
Atualmente, há bastante conversa sobre o LLM, a IA etc. Os bancos de dados vetoriais fazem um pouco parte disso, e já há várias realizações diferentes para o suporte no mundo fora do IRIS.
Por que o vetor?
Pesquisa de similaridade: os vetores permitem uma pesquisa de similaridade eficiente, como encontrar os itens ou documentos mais parecidos em um banco de dados. Bancos de dados relacionais tradicionais são projetados para pesquisas de correspondência exata, que não são adequadas para tarefas como pesquisa de similaridade em imagens ou texto.
Flexibilidade: as representações vetoriais são versáteis e podem ser derivadas de vários tipos de dados, como texto (por embeddings, como Word2Vec e BERT), imagens (por modelos de aprendizado profundo) e muito mais.
Pesquisas entre modalidades: os vetores permitem a pesquisa em várias modalidades de dados diferentes. Por exemplo, a partir da representação vetorial de uma imagem, é possível pesquisar imagens semelhantes ou textos relacionados em um banco de dados multimodal.
E vários outros motivos.
Então, para este concurso de python, decidi tentar implementar esse suporte. Infelizmente, não conseguir terminar a tempo, e explicarei abaixo porquê.
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Como você deve se lembrar do Global Summit 2022 ou do 2022.2 launch webinar, estamos lançando um novo e empolgante recurso para incluir em suas soluções analíticas no InterSystems IRIS. O Armazenamento Colunar apresenta uma maneira alternativa de armazenar os dados da tabela SQL que oferece uma aceleração de ordem de grandeza para consultas analíticas. Lançado pela primeira vez como um recurso experimental em 2022.2, o mais recente Developer Preview 2022.3 inclui várias atualizações que achamos que valeriam uma postagem rápida aqui.
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Com o InterSystems IRIS 2022.2, apresentamos o armazenamento colunar como uma nova opção para a persistência das suas tabelas SQL do IRIS que pode otimizar suas consultas analíticas por ordem de magnitude. O recurso está marcado como experimental em 2022.2 e 2022.3, mas se tornará um recurso de produção totalmente compatível no próximo lançamento de 2023.1.
A documentação do produto e este vídeo introdutório já descrevem as diferenças entre o armazenamento em linhas, que ainda é o padrão no IRIS e é usado pela nossa base de clientes, e o armazenamento de tabela colunar, além de fornecer orientações de alta qualidade para a escolha do layout de armazenamento adequado para seu caso de uso. Neste artigo, vamos falar sobre esse tema e compartilhar algumas recomendações com base nos princípios de modelagem do setor, testes internos e feedback dos participantes do Programa de Acesso Antecipado.
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Temos o prazer de anunciar o lançamento de uma nova versão da extensão SQLTools VS Code.
SQLTools conecta usuários do VS Code aos bancos de dados mais usados usando drivers, incluindo InterSystems IRIS. Com mais de 3,5 milhões de downloads, ajuda os usuários a trabalhar com seus dados com muito mais facilidade.