Hola Comunidad,
En este artículo voy a enseñar diferentes usos de InterSystems Embedded Python. Vamos a cubrir los siguientes temas:

Principio: Tras dividir el artículo cargado por el usuario en frases mediante Python, se obtiene el valor incrustado y se almacena en la base de datos Iris. A continuación, la similitud entre las frases se compara a través de la búsqueda vectorial Iris, y finalmente se muestra en la página front-end.

🚨 Anuncio de Mantenimiento Programado 🚨

El sitio web de Developer Community podría experimentar interrupciones temporales el lunes 20 de enero de 2025 debido a tareas de mantenimiento programadas.

Lamentamos cualquier inconveniente que esto pueda causar y agradecemos su comprensión. ¡Gracias por su paciencia mientras trabajamos para mejorar nuestra plataforma!

Hola Comunidad,

En este artículo, voy a presentar mi aplicación iris-RAG-Gen .

Iris-RAG-Gen es una aplicación generativa AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) que aprovecha la funcionalidad de IRIS Vector Search para personalizar ChatGPT con la ayuda del framework web Streamlit, LangChain, y OpenAI. La aplicación utiliza IRIS como almacén de vectores.

Características de la aplicación

• Ingesta de documentos (PDF o TXT) en IRIS
• Chatear con el documento ingerido seleccionado
• Borrar Documentos ingerido
• OpenAI ChatGPT

Hola Comunidad,

En este artículo, os presentaré mi aplicación iris-DataViz.

Traduzco esta oferta del a comunidad Inglesa de @Parwez Wahid

Están buscando un perfil con:

• Experiencia imprescindible en la plataforma IRIS for Health (versión 2021 y superiores)
• Programación y desarrollo de componentes en ObjectScript (5+ años)
• Experiencia en HL7 (ADT’s) y FHIR (3+ años)
• Experiencia en IRIS IKO’s, GKE, K8’s y tecnología en la nube (2+ años)
• Experiencia en IRIS Ensemble Cache, SDA’s

Pasadas las Navidades, volvemos nuevamente con la publicación más esperada de la Comunidad, ¡la predicción de la Quiniela!

Esta jornada la Quiniela se conformará con partidos de la 19ª jornada de Primera División y la 22ª de Segunda, veamoslos:

Estas son las predicciones para Primera División:

Hola colegas,

Hace unos días me surgio el requerimiento de cargar un archivo parquet, tal y como viene a una tabla en IRIS, así que desarrolló este classmethod que gatilla la carga solo indicando la ruta y nombre del archivo y el nombre de la tabla destino (en el mismo espacio de nombres). Para esto, escribí un pequeño código en Python que requiere las librerías: Pandas, pyarrow y fastparquet, las cuales deben instalar en el directorio de instalación de IRIS según su instalación, en mi caso el comando es:

Rúbrica de preguntas frecuentes de InterSystems

Esto se puede lograr utilizando el procedimiento CSV() de la clase %SQL.Util.Procedures . A continuación, podéis ver un ejemplo de uso (suponiendo que el archivo `test.csv` se encuentra en `c:\temp`):

Revisando los diferentes artículos que he ido publicando he caído en la cuenta de que me faltaba explicar una funcionalidad bastante práctica dentro de nuestro EMPI (Enterprise Master Patient Index) y no es otra que la notificación de altas y vinculaciones a sistemas externos al EMPI.

Venga, ¡arriba ese ánimo que ya es viernes y tenemos nueva Quiniela!

Jornada 17 de Primera División y 19 de Segunda, quiniela al uso, sin partidos raros de la liga mongola. Estos son los partidos que forman parte de la misma:

Aquí tenemos la predicción para Primera División:

¡Y vuelve a ser viernes! Si es que el tiempo se pasa volando...cuando menos te lo esperas ¡zas! una nueva jornada de la Quiniela se te viene encima y te pilla con la guardia baja, pero tu estás tranquilo, sabes que QuinielaML está ahí para sacarte del apuro, y aquí está la predicción.

Veamos los partidos involucrados en esta jornada:

Para la Primera División tendremos las siguiente predicciones:

Acceder a un almacenamiento en la nube de Azure para cargar/descargar blobs es bastante fácil usando los métodos API designados de la clase %Net.Cloud.Storage.Client, o usando los adaptadores de entrada/salida EnsLib.CloudStorage.*

Tened en cuenta que necesitaréis tener el Servidor de Lenguaje Externo %JavaServer en funcionamiento para usar tanto la API de almacenamiento en la nube como los adaptadores, ya que ambos usan el marco PEX usando el Servidor Java.

Hemos tenido Webterminal disponible durante bastante tiempo, pero era limitado, no todas las funciones funcionaban allí. No había soporte para shell ni para la última funcionalidad de soporte integrado de Python. Hay algunos problemas con las herramientas que requieren el modo de programador. La autenticación básica no es tan práctica como una simple página de inicio de sesión, donde podríais tener opciones para agregar vuestra propia página de login, en caso de que deseaseis cambiar la forma de iniciar sesión en la aplicación, como por ejemplo usando SSO (inicio de sesión único).

Con el terminal Iris original, envuelto en un formulario web y utilizando xterm.js, una de las herramientas más usadas en el mundo web, como en VSCode, junto con algo de magia de Python, que ayudó con la comunicación interprocesos tty, podemos llevar el terminal a la web con todas sus capacidades.