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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
· 29 mayo, 2024 Lectura de 7 min
Optimización de consultas SQL en IRIS

¡Hola a todos los estimados miembros de la comunidad de desarrolladores de InterSystems en español!

Aunque suelo consultar la comunidad de desarrolladores y alguna vez he dejado alguna pregunta por aquí, este será mi primer artículo y qué mejor ocasión para hacerlo que participando en el 3er concurso de artículos técnicos.

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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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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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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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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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