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· 19 jun, 2023 Lectura de 9 min
Integración Open AI con IRIS

Como todos ya conocéis, el mundo de la inteligencia artificial ya está aquí y todos quieren usarlo para su beneficio.

Hay muchas plataformas que ofertan servicios de inteligencia artificial de forma gratuita, por suscripción o privadas, pero la que mas “ruido” ha hecho en el mundo de la informática es Open AI, sobre todo por sus más famosos servicios: ChatGPT y DALL-E

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FHIR ha revolucionado la industria de la atención médica al proporcionar un modelo de datos estandarizado para crear aplicaciones y promocionar el intercambio de datos entre diferentes sistemas. El estándar FHIR se basa en enfoques modernos impulsados por APIs, lo que lo hace más accesible para los desarrolladores web y móviles. Sin embargo, interactuar con las API de FHIR aún puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de consultar datos usando lenguaje natural.

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· 8 dic, 2023 Lectura de 9 min
Integración Open AI con IRIS - Gestión de ficheros

La inteligencia artificial no se limita solo a generar imágenes a través de texto con instrucciones o crear narrativas con instrucciones sencillas.

También puedes hacer variaciones de una imagen o incluir un fondo especial a una ya existente.

Adicionalmente, podrás obtener la transcripción del audio sin importar su idioma y la velocidad del hablante.

Por tanto, analicemos cómo funciona la gestión de archivos.

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· 19 ene, 2024 Lectura de 2 min
IA generativa para la creación de imágenes

Actualmente, muchos artistas digitales utilizan la tecnología de IA generativa como soporte para acelerar la entrega de sus trabajos. Hoy en día es posible generar una imagen correspondiente a partir de una frase de texto. Existen varias soluciones en el mercado para esto, incluidas algunas disponibles para ser utilizadas a través de API. Mira algunos en este enlace: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/ai-image-generators/.

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· 7 mayo, 2020 Lectura de 6 min
Python Gateway. Parte I: Introducción

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems IRIS. Python Gateway permite acceder a toda la potencia de las librerías Python y las herramientas de Aprendizaje máquina (IAML) desde InterSystems IRIS y:

  • Ejecutar cualquier código Python
  • Transferir datos de forma transparente desde IRIS a Python
  • Construir procesos de interoperabilidad inteligente con el Adaptador de Python
  • Guardar, revisar, modificar y restaurar el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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· 26 sep, 2021 Lectura de 8 min
¡Luchemos contra las máquinas!

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Calma, calma, no estoy promoviendo una guerra contra las máquinas como en las películas de ciencia ficción, para evitar la dominación mundial de Ultron o Skynet.
Todavía no, todavía no 🤔

Os invito a retar a las máquinas a través de la creación de un juego muy sencillo usando ObjectScript con Python embebido.

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· 25 sep, 2019 Lectura de 4 min
Algoritmo de agrupamiento K-medias sobre datos en IRIS

¡Hola a tod@s!

K-Medias es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de agrupamiento. Este problema consiste en formar grupos de objetos con características similares. Por ejemplo, si tenemos una imagen de una pelota roja sobre césped verde, K-Medias separará los pixels de la imagen en dos grupos (clusters): un grupo con los pixels que forman la pelota, y otro grupo con los pixels del césped.

Repasaremos un artículo publicado por Niyaz Khafizov en el que implementaremos un ejemplo donde cargaremos un conjunto de datos en IRIS y ejecutaremos el algoritmo K-Medias utilizando Apache Zeppelin con el conector Spark. Utilizaremos InterSystems IRIS, Apache Zeppelin 0.8.0 y python.

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El problema

En un entorno clínico acelerado, en el que la toma rápida de decisiones es crucial, la falta de sistemas eficientes de almacenamiento y acceso a los documentos plantea varios obstáculos. Aunque existen soluciones de almacenamiento de documentos (por ejemplo, FHIR), el acceso y la búsqueda eficaz de datos específicos de pacientes dentro de esos documentos puede suponer todo un reto.

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· 14 ene, 2020 Lectura de 5 min
Escalabilidad horizontal con InterSystems IRIS

Nuestra plataforma de datos InterSystems IRIS es una plataforma perfecta para todo lo que necesite realizar con sus datos, ya sean transacciones, análisis o ambos. Incluye muchas de las funciones de Caché y Ensemble que nuestros clientes ya conocen, y en este artículo descubriremos un poco más acerca de una de sus nuevas funcionalidades: SQL Sharding.

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Ejemplo de demostración para el Gran Premio de Programación de InterSystems, sobre el uso de plantillas más complejas para probar funcionalidades de IA.

Preguntas para la entrevista

Hay documentación. Para un puesto de trabajo, una persona de recursos humanos quiere evaluar rápidamente a los candidatos con varias preguntas técnicas relevantes para el puesto.

¿Puede automatizar el trabajo haciendo una lista de preguntas y respuestas a partir de la documentación disponible?

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

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· 5 ene, 2022 Lectura de 1 min
Python Gateway. Parte II: Instalación

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems. Ejecuta el código de Python y mucho más desde InterSystems IRIS. Este proyecto te trae toda la potencia de Python directamente a tu entorno InterSystems IRIS:

  • Ejecuta cualquier código de Python
  • Transfiere datos de forma transparente desde InterSystems IRIS a Python
  • Crea procesos empresariales de interoperabilidad inteligentes, con el Adaptador de interoperabilidad de Python
  • Guarda, examina, modifica y restaura el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros un ejercicio que he hecho para crear "mi propio" chat con ChatGPT en Telegram.

Ha sido posible gracias a dos componentes de Open Exchange: Telegram Adapter, de @Nikolay Soloviev e IRIS Open-AI, de @Kurro Lopez

Así que con este ejemplo podréis configurar vuestro propio chat con ChatGPT en Telegram.

¡Veamos cómo hacerlo funcionar!

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· 19 jul, 2023 Lectura de 3 min
LangChain puede escribir SQL por ti

Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.

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