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.

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.

Preguntas frecuentes de InterSystems

Para rutinas (*.mac)

Se puede ocultar el código fuente exportando/importando solo el *.obj que se genera después de compilar el programa fuente.

El ejemplo de ejecución de comandos especifica EX1Sample.obj y EX2Sample.obj, que se generan al compilar EX1Sample.mac y EX2Sample.mac, como destinos de exportación y los exporta al segundo archivo de argumentos.

Después de pasarlo a otro namespace, se usa el archivo XML exportado para realizar la importación.

13 de junio de 2023

InterSystems ha corregido un defecto que causaba un aumento en el uso de la memoria de proceso.

Específicamente, el aumento de consumo de la partición de memoria local de proceso occurre cuando se ejecutan $Order, $Query, o Merge en variables locales. Aunque esto no tiene un impacto perjudicial en la mayoría de los entornos en ejecución, entornos que soportan un gran número de procesos o limitan la Memoria Máxima Por Proceso de forma muy ajustada, podrían verse afectados. Algunos procesos podrían sufrir errores de tipo <STORE>.

Este es un artículo de la página de "Preguntas frecuentes" (FAQ) de InterSystems.

1. Exportar API

a. Usa $system.OBJ.Export() para especificar rutinas individuales para exportar. Por ejemplo:

El formato que debes especificar es: NombreDeLaRutina.extension, y la extensión puede ser: mac, bas, int, inc, obj.

¡Hola Comunidad!

Como sabéis, las soluciones de Interoperabilidad de InterSystems IRIS contienen diferentes elementos de la solución, como: producciones, reglas de negocio, procesos, transformaciones de datos, mapeos de registros, etc. Y a veces podemos crear y modificar estos elementos con herramientas visuales en la UI. Y por supuesto necesitamos una forma práctica y sólida de controlar el código fuente con los cambios realizados con herramientas de UI.

Durante mucho tiempo, esto era un proceso de configuración manual (exportar clase, elemento, global, etc.) o engorroso, por lo que el tiempo ahorrado con la automatización del control de fuentes de la UI competía con el tiempo perdido en configurar y mantener la configuración.

Ahora ese problema ya no existe. Con dos enfoques: desarrollo "package first" y uso del paquete IPM git-source-control, de @Timothy Leavitt.

Os explico los detalles a continuación.

Hola a todos,

Cuando estamos diseñando un BP que necesita ser reutilizado, a menudo necesitamos desarrollar un componente con un objeto <call> configurable, donde establecemos el destino de la llamada al objeto.

@process.TargetConfigName

Sí, se puede lograr.

Aquí está el código completo:

Desde hace un tiempo tenía pendiente hacer algún tipo de prueba de concepto con la funcionalidad de Workflow, la cual, como tantas otras funcionalidades presentes en IRIS, suele pasar bastante desapercibida para nuestros clientes (y por lo cual entono el mea culpa). Por ello me decidí hace unos días a desarrollar un ejemplo de cómo configurar y explotar esta funcionalidad conectándola con una interfaz de usuario desarrollada en Angular.

¿Te estás preparando para usar VS Code por primera vez? Asegúrate de que tengas los privilegios suficientes.

¿Has definido tu servidor IRIS en la configuración de VS Code y aún recibes el siguiente error?

Tengo que convertir "dd/MMM/yy" a "YYYYmmdd".

Input = dd/MMM/yy

Output = YYYYmmdd

ejemplo

Input = 13/Jun/23

Output = 20230613

He usado lo siguiente, pero obtengo 1923 como año y necesito 2023.

$ZDATE($ZDATEH("13/Jun/23",8),8) = 19230613

En este artículo, analizaremos las complejidades de configurar tablas y gráficos para mejorar la legibilidad de los datos.

Logi ofrece una amplia gama de herramientas de visualización de datos. Se puuede encontrar de todo, desde una amplia variedad de plantillas de gráficos hasta estilos CSS personalizados. Comprender la variedad de configuraciones y opciones puede resultar bastante difícil. Primero, crearemos un gráfico y una tabla con la configuración predeterminada y les daremos un aspecto presentable utilizando InterSystems Reports (basado en tecnología de Logi Report).

Introducción

Si alguna vez os habéis preguntado cómo depurar algunas solicitudes que se realizan hacia o desde IRIS, este es un pequeño tutorial sobre cómo se hace.

Durante un proyecto complejo, normalmente se obtienen las especificaciones y se implementa la comunicación entre IRIS y otros sistemas basándose en eso. Pero del papel al mundo real normalmente hay un gran trecho y hay que saber por qué se recibe un error en un parámetro o en una cabecera, por qué no se reciben los datos, etc.

Si la conexión es una conexión http sencilla, no hay problema, siempre se puede iniciar tcpdump y capturar el tráfico, pero ¿qué pasa con la comunicación https?

¿Qué tal tener una interfaz web limpia, algo que iniciáis y después el desarrollador puede mirar ese portal cuando quiera?

Si alguna vez habéis estado en esta situación, una solución sencilla es mitm proxy ( https://mitmproxy.org/ ).

Este programa tiene la capacidad de actuar como un proxy (se puede configurar en el Business Operation, por ejemplo), un proxy transparente (lo que me gusta), proxy upstream (proxy transparente que envía la conexión a otro proxy), etc.

¡Hola Comunidad!

Este es el tercer artículo de la serie sobre arranque de instancias de IRIS con Docker. En esta publicación nos centraremos en el Enterprise Caché Protocol (ECP) o Protocolo de Caché Empresarial.

De manera muy simplificada, ECP permite configurar algunas instancias de IRIS como servidores de aplicaciones y otras como servidores de datos. Encontraréis más información técnica detallada en la documentación oficial.

El objetivo de este artículo es describir:

Cuando se desarrollan producciones de interoperabilidad, puede ser útil tener configuraciones fuera de un Business Host. La razón principal es cuando necesitas una configuración que afecte a varios Business Hosts diferentes y quieres garantizar que el valor es el mismo. Aunque las Configuraciones Predeterminadas del Sistema (CPS) pueden ser usadas para propagar configuraciones para Business Hosts, pueden ser cambiadas al anular el valor a nivel de BH (aunque la ventaja de las configuraciones del Business Host definidas a través de las CPS es que no requieren código personalizado, que sí es requerido por nuestro enfoque actual).

Otra razón es cuando necesitas afectar partes no configuradas de la configuración del Business Host (PoolSize, Enabled, etc.)

Añadiremos una configuración env a una producción.