La Inteligencia Artificial (IA) es la simulación de los procesos de la inteligencia humana por parte de las máquinas, especialmente de los sistemas computacionales. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y las normas para utilizarla), el razonamiento (el uso de normas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.
¿Qué pasaría si pudierais hablar en un chat para comprobar qué sucede en Interoperabilidad, ver si hay errores e incluso resolver algunos tipos de problemas?
Con el servidor MCP, podéis conectar cualquiera de vuestros clientes MCP, por ejemplo, Claude, a IRIS y pedirle que revise la Interoperabilidad.
¡Acabo de caer en la cuenta de que nunca terminé esta serie de artículos!
En el artículo de hoy vamos a echar un vistazo a la producción que se encarga de extraer los diagnósticos en CIE-10 más similares a nuestro texto, de tal forma que podamos seleccionar la opción más adecuada desde nuestro frontend.
En este artículo, discutiré el uso de un LLM alternativo para la IA generativa. OpenAI es comúnmente utilizado, pero en este artículo os mostraré cómo usarlo y las ventajas de utilizar Ollama.
En el modelo de uso de IA generativa al que estamos acostumbrados, seguimos el siguiente flujo:
InterSystems ha estado a la vanguardia de la tecnología de bases de datos desde su creación, siendo pionera en innovaciones que superan constantemente a competidores como Oracle, IBM y Microsoft.
Como podéis ver, el nuevo tema del concurso de programación es Agentes de IA.
Recientemente, este tema ha sido muy mencionado en Internet y tiene diferentes significados. Es posible que tengáis curiosidad sobre qué queremos decir con Agentes de IA en el contexto del concurso de programación de InterSystems.
Nos han desbordado las previsiones. Así que, ante el éxito de asistencia y todos los comentarios recibidos, os anuncio una nueva convocatoria extraordinaria del curso: Desarrollo de asistentes virtuales con RAG. ¡Mantenemos el precio promocional reducido! (plazas limitadas).
🌍 Inclusión e Innovación en la Educación 🌍 Nuestro proyecto reimagina el aprendizaje para todos los estudiantes, con un enfoque en la accesibilidad y experiencias interactivas. Diseñado con el objetivo de hacer que la educación sea atractiva e inclusiva, esta herramienta está creada para apoyar a estudiantes de todas las habilidades en el aprendizaje de material complejo de forma intuitiva.
💡 Lo que hace Esta aplicación educativa transforma presentaciones de lecciones en sesiones de estudio interactivas:
La inteligencia artificial generativa es una inteligencia artificial capaz de generar texto, imágenes u otros datos utilizando modelos generativos, a menudo en respuesta a indicaciones o "prompts". Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento y luego generan nuevos datos con características similares.
¿Estáis listos para transformar vuestra organización de atención médica con el poder de la Inteligencia Artificial? Uníos a nosotros para un seminario web esclarecedor que os proporcionará el conocimiento y las herramientas necesarias para aprovechar la IA de manera efectiva en vuestra práctica.
Como ya sabréis, nuestra IA de la Comunidad de Desarrolladores lleva en marcha más de un mes 🎉 Esperamos que os haya picado la curiosidad lo suficiente como para probarla 😁 Si aún no lo habéis hecho, ¡no dudéis en hacerlo! De todas formas, como aún está en fase beta, nos interesa mucho saber qué opináis sobre ella, y estamos deseando escuchar vuestras opiniones y experiencias.
Como valoramos vuestro tiempo y esfuerzo, regalaremos un bonito premio a un miembro al azar de la Comunidad que comparta sus opiniones. Para participar en este sorteo, tenéis que seguir las directrices:
Con la introducción de los tipos de datos vectoriales y la funcionalidad de Vector Search en IRIS se nos abre todo un mundo de posibilidades para el desarrollo de aplicaciones y un ejemplo de estas aplicaciones es la que vi reciéntemente publicada un concurso público de la Consejería de Sanidad de Valencia en la que solicitaban una herramienta para ayudar en la codificación CIE-10 utilizando modelos de IA.
¿Cómo podríamos implementar una aplicación similar a la solicitada? Veamos que necesitaríamos:
En el artículo anterior presentábamos la aplicación d[IA]gnosis desarrollada para el soporte a la codificación de diagnósticos en CIE-10. En este veremos como InterSystems IRIS for Health nos proporciona las herramientas necesarias para la generación de vectores a partir de la lista de códigos CIE-10 mediante un modelo pre-entrenado de lenguaje, su almacenamiento y la posterior búsqueda de similitudes sobre todos estos vectores generados.
Os recordamos que mañana tendremos nuestro webinar en español: "Base de datos de Vectores y RAG: Aplicaciones IA generativa sobre tus datos", el jueves 6 de junio, a las 4:00 PM (CEST). Viene de la mano de @Alberto Fuentes, Sales Engineer en InterSystems.
Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Base de datos de Vectores y RAG: Aplicaciones IA generativa sobre tus datos", el jueves 6 de junio, a las 4:00 PM (CEST).
El webinar está dirigido a desarrolladores, integradores y arquitectos de aplicaciones.
Siguiendo con la serie de artículos sobre gestión de archivos de voz, vamos a ver cómo podemos convertir texto en audio y recibir el archivo con la voz elegida. También exploraremos cómo un servicio de OpenAI puede ayudarnos a analizar un texto y determinar el estado de ánimo expresado en él. Analicemos cómo puedes crear tu propio archivo de voz y cómo puede "leer" tus sentimientos.
¡Tenemos más noticias emocionantes! El nuevo concurso de programación en línea de InterSystems dedicado a la IA generativa, la búsqueda vectorial y el aprendizaje automático está activo.
Como habréis visto en las últimas publicaciones de la comunidad, InterSystems IRIS ha incluido desde la versión 2024.1 la posibilidad de incluir tipos de datos vectoriales en su base de datos y basado en este tipo de datos se ha implementado las búsquedas vectoriales. Pues bien, estas nuevas funcionalidades me han recordado el artículo que publiqué hace un tiempo que se basaba en reconocimiento facial mediante Embedded Python.
La Inteligencia Artificial (IA) está recibiendo mucha atención últimamente porque puede cambiar muchos aspectos de nuestras vidas. Una mayor potencia informática y más datos han ayudado a la IA a hacer cosas asombrosas, como mejorar las pruebas médicas y fabricar coches que se conducen solos. La IA también puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y a trabajar de forma más eficiente, por lo que cada vez es más popular y se utiliza más. ¿Cómo se pueden integrar las llamadas a la API OpenAI en una aplicación de interoperabilidad IRIS existente?
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.
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/.
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.
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?
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.
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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