En el artículo anterior vimos cómo construir un agente de IA de atención al cliente con smolagents e InterSystems IRIS, combinando SQL, RAG con búsquedas vectoriales e interoperabilidad.

En ese caso, utilizamos modelos en la nube (OpenAI) para el LLM y los embeddings.

En esta ocasión daremos un paso más: ejecutar el mismo agente, pero con modelos locales gracias a Ollama.

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Una ventaja de usar Doxygenerate es que Doxygen hace más que generar salida en HTML. Ajustad el Doxyfile que le indica a Doxygen qué hacer y podréis crear fácilmente un PDF. Nuestro ejemplo de la aplicación MARINA produjo un PDF de 524 páginas. Así se ve la página 94:

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Artículo
· 15 sep, 2025 Lectura de 3 min
Cómo acceder a InterSystems IRIS Community Edition

¡Hola a todos! Tras incorporarme recientemente a InterSystems, me di cuenta de que, a pesar de tener una Community Edition totalmente gratuita y genial, no está muy claro cómo conseguirla. Decidí escribir una guía destacando todas las diferentes formas en que podéis acceder a la Community Edition de InterSystems IRIS:

Conseguir InterSystems IRIS Community Edition como contenedor

Trabajar con una instancia en contenedor de la Community Edition es el enfoque recomendado para quienes son nuevos en el desarrollo con InterSystems IRIS, y en mi opinión es el más sencillo. InterSystems IRIS Community Edition se puede encontrar en DockerHub; si tenéis una cuenta SSO de InterSystems, también podéis encontrarla en el InterSystems Container Registry.

En cualquiera de los casos, descargaréis la imagen que necesitéis usando la CLI de Docker:

docker pull intersystems/iris-community:latest-em
// or
docker pull containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-em

A continuación, tendréis que iniciar el contenedor: para poder interactuar con IRIS desde fuera del contenedor (por ejemplo, para usar el portal de administración) necesitaréis publicar algunos puertos. El siguiente comando ejecutará el contenedor de IRIS Community Edition con los puertos del superserver y del servidor web publicados; tened en cuenta que no podéis tener nada más en ejecución que dependa de los puertos 1972 o 52773.

docker run --name iris -d --publish 1972:1972 --publish 52773:52773 intersystems/iris-community:latest-em

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🚀 Incorporación de Telemedicina con Asistente de IA sobre InterSystems IRIS 🏥🤖 🌟 Esta solución permite agilizar la documentación médica 🩺 sin interrumpir la consulta, potenciando la interoperabilidad clínica y creando un asistente inteligente integrado en la experiencia del médico y del paciente. Implementé un laboratorio personal de Telemedicina como PoC end-to-end que integra:
🧩 Stack Tecnológico:
🔹 InterSystems Community IRIS (REST API)
🔹 Chrome Extension MV3
🔹 WebRTC + Node/WS
🔹 OpenAI Whisper / GPT-4o-mini 🎯 Objetivo:

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Como os lo contamos,

Van subiendo los registros. Estamos todos con muchas ganas de este webinar ¿y tú? ¿A qué esperas?

📆 Jueves 02 de octubre, a las 4:00 PM (CEST).

De qué va: "En este webinar veremos cómo un AI Assistant puede transformar el acceso a información clínica mediante resúmenes inteligentes de las historias médicas. La solución permite procesar grandes volúmenes de datos para ahorrar tiempo, reducir la complejidad y facilitar la toma de decisiones en el ámbito de la salud." TEMAZO 😎

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Algo que he aprendido a lo largo de los años es que, por muy pulida que esté vuestra lógica de aplicación, el rendimiento de la base de datos acabará haciendo o deshaciendo la experiencia de usuario. Trabajando con InterSystems IRIS, recientemente me topé con esto de primera mano. Un cliente nuestro estaba construyendo un panel de informes que funcionaba a la perfección en las pruebas, pero cuando el conjunto de datos de producción creció hasta millones de registros, los tiempos de respuesta se arrastraban.

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🚀 Migración de Datos Clínicos: InterSystems IRIS + Google Cloud Healthcare
En mi laboratorio de integración, he logrado vincular InterSystems IRIS con la API de Google Cloud Healthcare para habilitar un flujo completo de migración y almacenamiento de datos clínicos en formato FHIR R4.
🔹 Pasos clave del proceso:
1️⃣ Creación de proyecto y habilitación de facturación en Google Cloud.
2️⃣ Activación de la API de Cloud Healthcare.
3️⃣ Creación de un dataset y un FHIR Store (iris-fhir-store) en us-central1.

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