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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.

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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¿No pensaríais que nos íbamos a quedar sin predicciones de la quiniela para este fin de semana, no? ¡Y menos en la jornada del clásico! Aquí estamos una jornada más exprimiendo las capacidades de InterSystems IRIS.

Veamos cual es la quiniela de esta jornada:

Y nuestras predicciones para Primera División:

Y Segunda División:

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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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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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Python Embebido está a punto de volverse mucho más potente y buscamos voluntarios para probarlo.

¿Qué es el Flexible Python Runtime?

La opción Flexible Python Runtime permite elegir un entorno de ejecución de Python para utilizarlo con Python Embebido. Antes de esto, solo se podía usar el Python predeterminado del sistema operativo, lo que era muy restrictivo, especialmente para los clientes que utilizan las herramientas más avanzadas de IA & ML cerca de sus datos.

Cuando InterSystems introdujo Python Embebido en InterSystems IRIS 2021.2, fue diseñado para trabajar solo con la versión de Python que está pre-instalada en los Sistemas Operativos. Con este cambio, estamos levantando esa restricción!

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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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¡Hola Comunidad!

Me gustaría presentaros una nueva utilidad para importar CSV a IRIS - ¡csvgenpy!

Instalación

USER>zpm "install csvgenpy"

Uso:

do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("file or url","table","schema")

Ejemplo:

USER>do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv","titanic","data")

Esto creará la tabla y la clase data.titanic en IRIS y a continuación cargará los datos. Podéis probarlo con:

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¡Hola Comunidad!

Me alegra anunciar la nueva versión de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) con una nueva interfaz de línea de comandos.

Esta línea de comandos se llama iop por Interoperability On Python.

Primero me gustaría presentar los principales cambios del proyecto desde la versión 1.

Breve historia del proyecto

La versión 1.0 fue una prueba de concepto para mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS se puede utilizar con un enfoque python first mientras sigue siendo compatible con cualquier código existente de ObjectScript.

¿Qué significa eso? Significa que cualquier desarrollador Python puede usar el framework de interoperabilidad de IRIS sin ningún conocimiento de ObjectScript.

Ejemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Genial, ¿cierto?

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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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¡Como lo oís! QuinielaML ha incorporado en su servicio de predicciones a las ligas más importantes de Europa (y Brasil) así que, estimados miembros de la Comunidad de Desarrolladores, seais de donde seais, podréis tener a vuestra disposición las predicciones de vuestras ligas favoritas.

Desde la pantalla de predicciones tendréis acceso a cada una de las nueva ligas incluidas, pudiendo registrar los partidos de cada jornada:

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Aquí estamos nuevamente con una nueva jornada de la Quiniela, jornada 34ª de Primera División y 38ª de Segunda. La pasada jornada nos quedamos con la miel en los labios con 9 aciertos, así que habrá que resarcirse esta jornada. Estos son los partidos que entran para esta jornada:

Estás son las predicciones para la Primera División:

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