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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.

1. Interoperability-embedded-python

Esta prueba de concepto pretende mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS puede utilizarse con Python Embebido.

1.1. Índice

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Principio: Tras dividir el artículo cargado por el usuario en frases mediante Python, se obtiene el valor incrustado y se almacena en la base de datos Iris. A continuación, la similitud entre las frases se compara a través de la búsqueda vectorial Iris, y finalmente se muestra en la página front-end.

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Pasadas las Navidades, volvemos nuevamente con la publicación más esperada de la Comunidad, ¡la predicción de la Quiniela!

Esta jornada la Quiniela se conformará con partidos de la 19ª jornada de Primera División y la 22ª de Segunda, veamoslos:

Estas son las predicciones para Primera División:

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¡A ver si os pensábais que la Quiniela descansaba! Ni mucho menos, nuestro querido Estado rebuscará los partidos de futbol de las ligas más inverosímiles para poder seguir recaudando semanalmente el diezmo debido.

Para la 60ª jornada de la Quiniela tendremos partidos amistosos internacionales y la 29ª jornada de la liga femenina de fútbol, que hemos podido introducir en QuinielaML sin el más mínimo problema.

Estos son los partidos de la Quiniela:

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Artículo
· 2 dic, 2022 Lectura de 2 min
Entorno Virtual de Python Embebido (venv)

Si usáis Python, podéis utilizar el módulo venv para crear un entorno virtual. Este módulo es la manera recomendada de crear y gestionar entornos virtuales.

Un entorno virtual es una herramienta que ayuda a mantener separadas las dependencias requeridas por diferentes proyectos, mediante la creación de entornos virtuales aislados de Python para ellos. Resuelve el dilema “El proyecto X depende de la versión 1.x pero el proyecto Y necesita la 4.x”, y mantiene limpio y manejable el directorio site-packages global.

Así que si trabajáis mucho con Python, como yo, podéis usar el módulo venv para crear un entorno virtual para vuestro proyecto. Esto os permitirá instalar paquetes sin que afecte a la instalación de Python global.

Aquí encontraréis dos alias simples para crear y activar un entorno virtual.

Alias de Python

alias venv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate"
alias irisvenv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate; pip install https://github.com/grongierisc/iris-embedded-python-wrapper/releases/download/v0.0.1/iris-0.0.1-py3-none-any.whl"

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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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¡Volvemos al ataque con la Quiniela! 8ª jornada en Primera y Segunda División y con la QuinielaML deseando resarcirse de los 4 aciertos del pasado fin de semana. Aquí tenemos el boleto de esta jornada:

Y estas son las predicciones para Primera División:

Y ahora para Segunda División:

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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:

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Bueno, ya sabemos lo que toca siendo viernes, predicciones de la próxima Quiniela, la 11ª para Primera División y la 12ª para Segunda tras la jornada jugada entresemana.

He aquí los partidos que entran para este fin de semana:

Como véis, ¡toca clásico!

Predicciones para Primera División:

Para Segunda:

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Como no podía ser de otra manera y fieles a nuestra cita de los viernes, procedemos a publicar las predicciones de la aplicación QuinielaML para la jornada 9ª de Primera División y 10ª de Segunda.

Os recuerdo que QuinielaML está desarrollada sobre InterSystems IRIS haciendo uso de sus capacidades de Machine Learning que proporciona mediante la funcionalidad IntegratedML así como de Embedded Python que permite la captura de datos para entrenar el modelo predictivo.

Aquí tenemos la jornada de este fin de semana:

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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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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.

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Vamos con la 19ª jornada de la Quiniela, esta jornada está afectada por los terribles acontecimientos acaecidos en Valencia durante esta semana por lo que se han suspendido aquellos partidos de los equipos valencianos, por lo que posiblemente sus valores en la quiniela se hagan por sorteo.

Estos son los partidos que entran en la Quiniela:

Aquí tenemos los partidos de Primera División:

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Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

  • Resaltado de sintaxis
  • Sugerencias (tablas, funciones)
  • +20 formatos de salida
  • Soporte a stdin
  • Salida a ficheros

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

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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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Artículo
· 11 ago, 2022 Lectura de 3 min
Bienvenido, Django

Gracias a las últimas mejoras al soporte de Python en IRIS y al continuo trabajo en el soporte a la DB-API de Python por parte de InterSystems, he implementado el soporte de IRIS en el proyecto Django, en el que la DB-API de Python se usa para trabajar con otras bases de datos.

Vamos a probar una sencilla aplicación en Django, que almacena sus datos en IRIS.

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