Introducción a la ejecución de WSGI en IRIS

Con IRIS 2024+, los usuarios podéis alojar aplicaciones WSGI utilizando Security.Applications. Como ejemplo, un usuario puede hacer algo como esto

Motivación

Empecé en este proyecto pensando en cómo permitir que el código Python trabaje de forma natural con el almacenamiento escalable y el eficiente mecanismo de recuperación de datos ofrecido por los globals de IRIS, a través de Python Embebido.

Mi idea inicial era crear algo como un diccionario de implementación de Python usando globals, pero pronto me di cuenta de que antes debía ocuparme de la abstracción de objetos.

La Liga no para por la Semana Santa y aquí estamos con una nueva jornada de la Quiniela. Veamos los partidos que forman parte de la jornada 30ª de Primera División y la 33ª de la Segunda:

Y aquí tenemos las previsiones de QuinielaML para Primera División:

Las de Segunda División:

¡Hola Comunidad!

En este artículo voy a explicar cómo acceder a la información y a las tablas del dashboard (cuadro de mando) del sistema del Portal de Administración mediante el uso de Python Embebido.

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.

La fecha y la hora son factores importantes en nuestra vida. Porque todas las aplicaciones son interesantes según la fecha y la hora. Pero el mundo está dividido en múltiples zonas horarias. Si nuestro producto se lanza al mundo, para mantener el historial de eventos, debemos convertir todas las horas a nuestra hora local o UTC (Tiempo Universal Coordinado). Por lo que sé, muchos lenguajes de programación conocidos de C#, JavaScript, Java, etc., ofrecían la librería para convertir la fecha y la hora, es decir, con un nombre de zona horaria podemos convertir sin conocer la diferencia horaria.

La base de datos TZ no existe en los productos de InterSystems. En el pasado, escribí la función en C# (C# tiene una librería para esto) y la usé dentro de InterSystems como una clase contenedora.

Pero ahora, IRIS comenzó a ser compatible con Python Embebido. Por eso, podemos usar la conversión de zona horaria de Python en InterSystems fácilmente.

Hola Comunidad,
En este artículo voy a enseñar diferentes usos de InterSystems Embedded Python. Vamos a cubrir los siguientes temas:

Hola,

como me tomó algún tiempo para averiguar lo que está mal, me gustaría compartir esta experiencia, para que no caigáis en la misma trampa.

Acabo de darme cuenta de que si nombráis a vuestro paquete «code» (todo en minúsculas), en una clase que usa algo de python embebido usando [Language = python], os encontraréis con la <THROW> *%Exception.PythonException <PYTHON EXCEPTION> 246 <class 'ModuleNotFoundError'>: No module named 'code.basics'; 'code' is not a package

Después de un más que inmerecido descanso que me tomé la pasada semana, ¡retornamos con nuestras predicciones quinielísticas! Jornadas 27 de Primera División y 30 de Segunda.

Veamos los partidos que entran esta jornada:

Predicciones para la Primera División:

Lo mismo para Segunda:

Hola Comunidad,

En este artículo, voy a presentar mi aplicación iris-RAG-Gen .

Iris-RAG-Gen es una aplicación generativa AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) que aprovecha la funcionalidad de IRIS Vector Search para personalizar ChatGPT con la ayuda del framework web Streamlit, LangChain, y OpenAI. La aplicación utiliza IRIS como almacén de vectores.

Características de la aplicación

• Ingesta de documentos (PDF o TXT) en IRIS
• Chatear con el documento ingerido seleccionado
• Borrar Documentos ingerido
• OpenAI ChatGPT

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Desde la versión 2021.1, InterSystems IRIS empezó a distribuirse con un runtime de Python en el motor del kernel. Sin embargo, no había forma de instalar paquetes desde dentro de la instancia. La principal ventaja de Python es su enorme ecosistema de paquetes. Con ello en mente, os presento mi proyecto zpip, un empaquetador pip que se puede invocar desde el terminal de iris.

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.

Por qué he decidido escribir esto

En mi ultimo artículo he hablado de la devolución de valores con Python. Pero la devolución es muy simple, lo que la puede hacer difícil es de lo que voy a hablar hoy: dónde es tratado el valor.

Objeto Python en IRIS

Siguiendo el ejemplo del último artículo, tenemos el método:

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: