#Vector Search

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A busca em vetores é um método usado na recuperação de informações e no aprendizado de máquina para encontrar itens semelhantes com base nas representações matemáticas como vetores. Nessa abordagem, cada item é representado como um fator de muitas dimensões, sendo que cada uma corresponde a um aspecto ou característica do item. Depois, os algoritmos de busca em vetores comparam esses vetores para encontrar itens similares, por exemplo, que têm características parecidas ou estão próximos no espaço vetorial. Leia mais aqui.

No artigo anterior, apresentamos o aplicativo d[IA]gnosis, desenvolvido para auxiliar na codificação de diagnósticos na CID-10. Neste artigo, veremos como o InterSystems IRIS for Health nos fornece as ferramentas necessárias para a geração de vetores a partir da lista de códigos da CID-10, usando um modelo de linguagem pré-treinado, seu armazenamento e a subsequente busca por similaridades em todos esses vetores gerados.

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Olá Comunidade!

Este é um desafio técnico aberto a todos os participantes do hackathon MIT Hacking Medicine:

Melhor Uso do GenAI com a Busca Vetorial da InterSystems

Ao encarar seu desafio na área da saúde neste fim de semana, pense em como a IA Generativa pode aumentar a eficácia e a inteligência da sua solução.

Siga os passos do repositório GitHub do InterSystems IRIS Vector Search para começar.

Os mentores da InterSystems estarão no local para ajudar você a começar e implementar.

Esperamos por vocês 😉

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Olá Comunidade,

Neste artigo, apresentarei meu aplicativo iris-image-vector-search.
A demonstração de recuperação de vetores de imagem usa IRIS Embedded Python e o modelo OpenAI CLIP para converter imagens em dados vetoriais de 512 dimensões. Através do novo recurso de Busca Vetorial, VECTOR-COSINE é usado para calcular a similaridade e exibir imagens de alta similaridade.

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#InterSystems Demo Games entry

⏯️ Care Compass – Assistente de IA RAG com tecnologia InterSystems IRIS para gerentes de cuidados

O Care Compass é um protótipo de assistente de IA que auxilia assistentes sociais a priorizar clientes por meio da análise de dados clínicos e sociais. Utilizando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e modelos de linguagem de grande porte, ele gera resumos narrativos de risco, calcula pontuações de risco dinâmicas e recomenda os próximos passos. O objetivo é reduzir as visitas evitáveis ao pronto-socorro e apoiar intervenções precoces e informadas.

Apresentadores:
🗣 @Brad Nissenbaum, Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Andrew Wardly, Sales Engineer, InterSystems
🗣 @Fan Ji, Solution Developer, InterSystems
🗣 @Lynn Wu, Sales Engineer, InterSystems

https://www.youtube.com/embed/oJ4wfEOAz50
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Com a rápida adoção da telemedicina, consutlas remotas e digitação digital, profissionais da saúde estão se comunicano mais do que nunca por voz. Pacientes em conversas virtuais geram uma vasta quantidade de dados sonoros não estruturados, então como clínicos e administradores pesquisam e extraem informações d horas de gravações de voz?

Apresentamos o IRIS Audio Query – um aplicativo full-stack que transforma áudio em uma base de conhecimento pesquisável. Com ele, você pode:

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Olá Comunidade,

Estamos felizes em compartilhar um novo tutorial do Instruqt:

🧑‍🏫 RAG usando a Pesquisa Vetorial do InterSystems IRI

Este laboratório prático orienta você na construção de um chatbot de IA de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com tecnologia InterSystems IRIS Vector Search. Você verá como a pesquisa vetorial pode ser utilizada para fornecer respostas atualizadas e precisas, combinando os pontos fortes do IRIS com a IA generativa.

✨ Por que tentar?

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Olá Comunidade,

Confira o vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers :

⏯ Utilizando o SerenityGPT para desenvolver uma Aplicação Middleware GenAI com InterSystems @ Ready 2025

https://www.youtube.com/embed/ZXULSWMmOD0
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