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#Embedded Python

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Embedded Python consiste en la integración del lenguaje de programación Python en el núcleo de InterSystems IRIS, lo que permite a los desarrolladores operar con datos y desarrollar la lógica empresarial de las aplicaciones del lado del servidor utilizando Python.

Documentación.

Nueva jornada atípica de la Quiniela por la final de la Copa del Rey que lleva al parón de Primera División. Para esta jornada entran los partidos de Segunda División y de la Premier League así como la final de la Copa del Rey como Pleno al 15.

Veamos la Quiniela de la jornada:

Veamos que nos cuenta IntegratedML para Segunda División:

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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.

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Jornada atípica de la Quiniela esta semana, al no haber partidos de Primera División la Quiniela se forma con los de Segunda e internacionales:

La estimación para los partidos de Segunda será la siguiente:

Vaya...sólo victorias locales...algo me huele raro.

Veamos que nos dice para los partidos internacionales:

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Venga que tenemos ya encima la siguiente jornada de la Quiniela. Esta vez nos adelantamos un día para que luego no digáis que se os echa el tiempo encima.

Para esta jornada tenemos novedades y es que, como en todo proyecto que implica el uso de Machine Learning, la calidad de los datos es elemental y para nuestro caso esa calidad se refleja en el "frescor" de los mismos, no son igual de relevantes los resultados de hace 2 años que los obtenidos en esta temporada, para ello he hecho una pequeña modificación que descarta los partidos de la temporada 21/22 y se ha conseguido una mejora en el acierto del modelo de un 2% ascendiendo de un 56% a un 58%.

Aquí tenéis el análisis de nuestro modelo obtenido desde IRIS:

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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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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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Retomamos con el nuevo año las predicciones de la Quiniela, siendo este fin de semana las jornadas correspondientes a la 20ª de Primera División y a la 22ª de Segunda División.

Los partidos que conforman la Quiniela son los siguientes:

Las predicciones para la Primera División son las siguientes:

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Al empezar el desarrollo con IRIS tenemos un kit de distribución o, en el caso de Docker, obtenemos la imagen Docker y después a menudo tenemos que iniciarla y configurar el entorno de desarrollo. Puede que necesitemos crear bases de datos, namespaces, activar/desactivar algunos servicios, crear recursos. Muchas veces necesitamos importar el código y los datos a la instancia de IRIS y ejecutar algún código personalizado para iniciar la solución.

Lajos Simicska declares war on Viktor Orban: "It's either him or me!" - The Budapest Beacon

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Bueno, intentemos recuperarnos de la desastrosa jornada pasada de la Quiniela con una nueva predicción. Esto empieza a ser como la Lotería de Navidad, ¡cómo no vas a jugar si tu compañero de trabajo ha jugado! Imagina que le toca y a ti no...

A ver que nos dice para Primera División:

Y para Segunda:

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En InterSystems no descansamos ni los días festivos, así que aquí va una nueva predicción de la Quiniela, en esta ocasión con la jornada 16ª de Primera División y la 19ª de Segunda División.

Estos son los partidos que conforman la jornada:

Veamos la predicción correspondiente a Primera División:

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¡Ni Black Friday ni inventos! Nosotros seguimos empeñados con nuestro QuinielaML Friday. Y aquí tenemos una semana más las predicciones, en este caso para la 22ª jornada de la Quiniela, correspondiente a la 14ª jornada de Primera División y a la 17ª de Segunda.

Estos serán los partidos a predecir:

Veamos que nos dice QuinielaML para Primera División:

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¿Pensábais que no habría este viernes predicción de la Quiniela por no haber partidos de Primera División? ¡Pues estáis muy equivocados! Gracias a la modularidad y sencillez que proporciona InterSystems IRIS hemos incluido los datos relativos a los partidos de clasificación de la Eurocopa, así que veamos cual será la Quiniela de esta jornada.

Vamos a ver cual es la predicción para la Segunda División:

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Artículo
· 14 nov, 2023 Lectura de 6 min
Introducción a Django - 3ª Parte

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

Django REST Framework

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

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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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Recientemente me comentaron sobre la necesidad de monitorizar desde HealthConnect los registros presentes en una base de datos NoSQL en el Cloud, más en concreto Cloud Firestore, desplegada en Firebase. Con un rápido vistazo pude ver lo sencillo que resultaría crear un Adapter ad-hoc para realizar la conexión aprovechando las capacidades de Embedded Python, así que me puse manos a la obra.

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Después del éxito de la pasada jornada en la que QuinielaML acertó 10 resultados y obteniendo un premio de 10€ volvemos una jornada más, ¡dispuestos a reinvertir las ganancias!

Veamos los partidos de esta jornada:

Ahora las predicciones para los partidos de 1ª División:

Y para 2ª:

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