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Hola Comunidad,

En este artículo, os demostraré los siguientes pasos para crear vuestro propio chatbot utilizando spaCy (spaCy es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural, escrita en los lenguajes de programación Python y Cython):

  • Paso 1: Instalar las librerías necesarias

  • Paso2: Crear el archivo de patrones y respuestas

  • Paso 3: Entrenar el modelo

  • Paso 4: Crear una aplicación ChatBot basada en el modelo entrenado

Empecemos

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¡Saludos estimados miembros de la comunidad!

Recientemente he estado desplegando una imagen de IRIS for Health en un Docker con una imagen de Webgateway preconfigurado y me he dado de morros con el problema de las configuraciones SSL que nos permitan conectarnos a la instancia de IRIS mediante HTTPS y pasando por nuestro Webgateway.

Hasta ahora siempre había desplegado IRIS for Health con licencia Community, que cuenta aún con el Private Web Server instalado, por lo que sólo necesitaba configurar la conexión de Webgateway con la instancia de IRIS desplegada:

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Os voy a mostrar cómo podéis montaros en vuestra máquina, muy rápidamente, un cluster de nodos InterSystems IRIS en sharding. En este artículo no es mi objetivo hablar del sharding en detalle, ni definir una arquitectura de despliegue para un caso real, sino enseñaros como podéis montar de forma rápida, en vuestro equipo, un cluster de instancias de IRIS en sharding con el que poder jugar y hacer pruebas. Si estáis interesados en indagar más sobre el sharding en IRIS, podéis echar un vistazo a la documentación pinchando aquí.

Vaya por delante que la tecnología sharding de IRIS nos va a permitir 2 cosas de inicio:

  • Definir, cargar y consultar tablas fragmentadas o shards, cuyos datos serán distribuidos transparentemente entre los nodos del cluster
  • Definir tablas federadas, que ofrecen una vista global y compuesta de datos pertenecientes a tablas distintas y que, fisicamente, están almacenadas en distintos nodos distribuidos.

Así que , lo dicho, dejamos para otros artículos el tema de jugar con shards o con tablas federadas, y nos centramos ahora en el paso previo, esto es, en montar el cluster de nodos en sharding.

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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

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Monitoread los cambios incrementales en la base de datos mediante tareas programadas, mostrad las tendencias de cambio a través de gráficos, estableced umbrales de alarma y escribid la información en el archivo messages.log.

Cómo usarlo

Podéis instalarlo a través de Docker o ZPM.

Despliegue con Docker: Requisitos previos.

Aseguraos de tener instalados git y Docker Desktop.

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InterSystems anuncia la Disponibilidad General de InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health y HealthShare Health Connect 2024.3

La versión 2024.3 de la plataforma de datos InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS® for Health™ y HealthShare® Health Connect ya está disponible de forma general (GA).

Aspectos Destacados de la Publicación

En esta versión, podéis esperar una serie de emocionantes actualizaciones, que incluyen:

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¡Hola, compañeros desarrolladores en InterSystems IRIS!

A menudo me preguntan, especialmente en relación con los bonus técnicos que incentivamos en cada concurso de Open Exchange, por qué siempre damos bonus por Docker, IPM y por aprobar ObjectScript Quality.

En realidad, es muy fácil de responder.

7 Life Hacks Guaranteed To Make Your Life Easier - everymum

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