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#Concurso

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La etiqueta del concurso une las publicaciones relacionadas con cualquier competencia de codificación que tenga lugar en la Comunidad de desarrolladores de InterSystems.

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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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Artículo
· 11 sep, 2024 Lectura de 4 min
Construyendo un frontend usando solo Python

El desarrollo frontend puede ser una tarea desalentadora, incluso una pesadilla, para los desarrolladores centrados en el backend. Al principio de mi carrera, la línea entre frontend y backend era difusa, y se esperaba que todos manejaran ambos. El CSS, en particular, siempre fue una lucha constante; sentía que era una misión imposible.

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¿Usas Office 365 y Teams en tu organización?

Si es así, estás de suerte, te voy a enseñar cómo crear un agente para Copilot que te permitirá buscar información directamente en la documentación de IRIS. Es un proceso rápido y sencillo que te ayudará a agilizar tus búsquedas.

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Artículo
· 13 feb, 2025 Lectura de 3 min
Un vistazo a SQL Dinámico y SQL Embebido

A diferencia de la película mencionada en la imagen (para quienes no lo sepan, Matrix, 1999), la elección entre SQL Dinámico y SQL Embebido no es una elección entre la verdad y la fantasía, pero sigue siendo una decisión que debéis tomar. A continuación, intentaré hacer que vuestra elección sea más sencilla.

Si vuestra necesidad es la interacción entre el cliente y la aplicación (y, por lo tanto, la base de datos), SQL Dinámico puede ser más adecuado, ya que se "adapta" fácilmente a los cambios en las consultas. Sin embargo, este dinamismo tiene un costo: con cada nueva consulta, se remodela, lo que puede hacer que su ejecución sea más costosa. A continuación, se muestra un ejemplo sencillo de un fragmento de código en Python.

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Artículo
· 27 dic, 2024 Lectura de 4 min
Análisis más rápido de mensajes con IRIS Whiz

¿Preferís no leer? Echad un vistazo al vídeo demo:

https://www.youtube.com/embed/-OwOAHC5b3s
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Objetivo

Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.

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En la última competición de InterSystems "Convirtiendo Ideas en Realidad", estuve explorando el portal de ideas en busca de problemas de interfaz de usuario para intentar resolverlos.

https://www.youtube.com/embed/zw51X1JQhQ0
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Después de tantos años de espera, por fin tenemos un controlador oficial disponible en Pypi

Además, encontré el driver JDBC finalmente disponible en Maven desde hace ya 3 meses, y el driver .Net en Nuget desde hace más de un mes.

Como autor de multitud de implementaciones de librerías de Python con soporte de IRIS, quería probarlo. La implementación de DB-API significa que debe ser reemplazable e implementar las funciones definidas en el estándar. La única diferencia entre las diferentes bases de datos debería ser únicamente el SQL.

Y la belleza de usar librerías existentes que ya implementaron la conectividad con otras bases de datos usando el estándar DB-API, es que estas librerías deberían ser totalmente compatibles con el controlador.

Decidí probar el driver oficial de InterSystems implementando su soporte en la librería SQLAlchemy-iris.

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