#Embedded Python

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:

¿Listos para una nueva jornada de la Quiniela? Esta jornada un día antes de lo habitual ya que el cierre de la jornada será el viernes y no el sábado como habitualmente.

Esta jornada se compone de los partidos de la 16ª jornada de Primera División y la 18ª de Segunda División, veamos los partidos que forman parte de la misma:

Esta es la predicción para Primera División:

Los parámetros nombrados se pueden conseguir con SQLAlchemy :

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

_engine = create_engine('iris+emb:///')

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

o con api nativa

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

# set URL for SQLAlchemy
url = engine.url.URL.create('iris', username='SuperUser', password='SYS', host='localhost', port=33782, database='FHIRSERVER')

_engine = create_engine(url)

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

¡Nuevo viernes, nueva predicción!

Jornada 37ª de la Quiniela, 24ª de Primera División y 26ª de Segunda.

Veamos los partidos que entran en la Quiniela:

Revisemos la predicción de Primera División:

Y la de Segunda:

¡Venga con la nueva jornada de la Quiniela, que ya estamos a viernes! Y nuevamente con partidos de 1ª y 2ª División.

Estas son las predicciones para Primera:

Y para Segunda:

Esto nos deja la siguiente predicción:

Creo que es por todos conocido que Populate Utility es bastante simple y para muchos casos puede tener una funcionalidad limitada. Solo admite un lenguaje y un país. La lista de valores posibles no tiene muchas opciones.

Hay un tipo de herramienta que puede ayudar con esto, se llama Faker. Se puede implementar en distintos lenguajes, incluido Python. Como IRIS ahora tiene la funcionalidad de Python Embebido (Embedded Python), Python faker se puede implementar en IRIS.

Buenos días estoy intentando modificar un método Python que hace la impresión de un archivo PDF (usa la libreria Python.FPDF.Lib).

No encuentro mucha información al respecto y la que encuentro no me funciona como deseo, debo decir que es la primera vez que tengo que lidiar con Python y ando un poco perdido.

Alguien sabe como puedo hacer lo contrario de unbreakable() ?

Hola Comunidad,

Este artículo tiene como objetivo guiaros a través del proceso de configuración y utilización de la Funcionalidad de Entorno de Ejecución Flexible de Python para Python embebido. Antes de la versión 2024.2, el instalador de Intersystems IRIS para Windows incluía una versión pre-instalada de Python. Podíais encontrar las bibliotecas de Python y los archivos de la aplicación ubicados en el directorio \lib\python dentro de la carpeta de instalación de IRIS (por ejemplo, C:\InterSystems\IRIS20242\lib\python).

¡Acabo de caer en la cuenta de que nunca terminé esta serie de artículos!

En el artículo de hoy vamos a echar un vistazo a la producción que se encarga de extraer los diagnósticos en CIE-10 más similares a nuestro texto, de tal forma que podamos seleccionar la opción más adecuada desde nuestro frontend.