Contexto

La Interfaz de Pasarela de Servidor Web (WSGI, por sus siglas en inglés) es una convención de llamada para que los servidores web puedan reenviar solicitudes a aplicaciones o frameworks web escritos en el lenguaje de programación Python. WSGI es un estándar de Python descrito en detalle en PEP 3333.

🤔 Ok, gran definición, ¿y qué tiene que ver con IRIS?

Hola Comunidad,

Nos complace invitaros al próximo concurso de programación online de InterSystems, ¡centrado en Python!

🏆 Concurso InterSystems Python 🏆

Duración: 15 julio - 4 agosto, 2024

Bolsa de premios: $14,000

¡Hola a todos!

Llevo muchos años trabajando con Excel y, últimamente, lo he enfocado al tratamiento de bases de datos.

Realmente mi experiencia con Excel ha sido para labores financieras, no tanto analíticas de datos en sí, pero en un proyecto reciente he podido trabajar mucho con SQL y me he interesado un poco por el tema (no soy para nada una experta, ¡aviso!)

Me he preguntado cómo podría unir varios excels en uno para, por ejemplo, entregárselo al Data Análisis utilizando la tecnología InterSystems. He recopilado la información en un pequeño artículo. Espero que sea útil y por supuesto estoy abierta a correcciones.

Vamos a utilizar InterSystems IRIS. Lo que buscaremos es leer los archivos Excel, procesarlos y por último fusionarlos.

La idea

Ya estamos en 2024, la version IRIS 2024.1 acaba de salir y todos estamos hablando de ello aquí. Ya tenemos muchos tutoriales sobre búsqueda vectorial y aplicaciones de chats de inteligencia artificial. Hoy quiero proponer algo diferente. Quiero presentar una idea y explorar todos sus límites, y a lo largo del texto plantearé algunas preguntas sobre la capacidad de las herramientas utilizadas, para que luego podamos comprender no solo los resultados de las nuevas funcionalidades, sino también cómo la máquina las procesa.

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.

Como seguramente ya sabréis la mayoría de vosotros, desde aproximadamente finales de 2022 InterSystems IRIS incluyo la funcionalidad de almacenamiento columnar a su base de datos, pues bien, en el artículo de hoy vamos a ponerla a prueba en comparación con el almacenamiento en filas habitual.

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.

Parece que fue ayer cuando hicimos un pequeño proyecto en Java para probar el rendimiento de IRIS, PostgreSQL y MySQL (podéis revisar el artículo que escribimos allá por Junio al final de este artículo). Si recordáis IRIS se mostró superior a PostgreSQL y claramente superior a MySQL en las inserciones, no habiendo gran diferencia en las consultas.

Poco después @Dmitry Maslennikov me dijo "¿Por qué no pruebas desde un proyecto en Python?" pues bien, aquí está la versión en Python de las pruebas que realizamos mediante las conexiones JDBC previamente.

¿Eres nuevo programando en InterSystems IRIS®? Haz este nuevo curso de formación, y aprende a desarrollar una aplicación con InterSystems ObjectScript, junto con el lenguaje que elijas: Java, .NET, Python o Node.js.

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.

Hemos subido nuevos ejercicios prácticos al Portal de Formación, para que podáis familiarizaros con la arquitectura multi-modelo de InterSystems IRIS. ¿Os animáis a hacer alguno?

Los nuevos ejercicios están disponibles en ObjectScript, Python, Java y .NET.

¡Hola desarrolladores!

Os invitamos a un nuevo concurso de programación sobre Python:

🏆 Concurso de Programación: Python 🏆

Duración: del 4 al 24 de septiembre, 2023

Total en premios: $13,500

InterSystems IRIS actualmente limita sus clases a 999 propiedades.

Pero, ¿qué hacer si necesita almacenar más datos por objeto?

Este artículo respondería a esta pregunta (con el apunte adicional de Community Python Gateway y cómo transferir conjuntos de datos amplios a Python).

En realidad, la respuesta es muy simple: InterSystems IRIS actualmente limita las clases a 999 propiedades, pero no a 999 primitivas. La propiedad en InterSystems IRIS puede ser un objeto con 999 propiedades y así sucesivamente; el límite se puede ignorar fácilmente.