Buenos días a todos:

Trabajo en el sector bancario en el área de seguridad. Indagando sobre nuevas tecnologías y posibilidades, he planteado si InterSystems IRIS podría aportar algún valor en el tratamiento de datos. La respuesta es que sí; IRIS permite la centralización de datos y el análisis en tiempo real de los mismos. Además, podríamos beneficiarnos de la interoperabilidad de su tecnología. Si bien es cierto que InterSystems está muy avanzado en el ámbito sanitario, estoy convencido de que sus beneficios podrían aplicarse a otras áreas como la banca.

¡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.

FHIR ha revolucionado la industria de la atención médica al proporcionar un modelo de datos estandarizado para crear aplicaciones y promocionar el intercambio de datos entre diferentes sistemas. El estándar FHIR se basa en enfoques modernos impulsados por APIs, lo que lo hace más accesible para los desarrolladores web y móviles. Sin embargo, interactuar con las API de FHIR aún puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de consultar datos usando lenguaje natural.

Teoría de Colisión Confirmada

Hoy os traigo otro ejemplo de aplicación de LangChain.

Inicialmente buscaba generar una "chain" o cadena para lograr hacer búsquedas dinámicas en la documentación en HTML, pero al final resultó más sencillo utilizar la versión en PDF de la documentación .

Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado del mundo (fuente: https://www.tiobe.com/tiobe-index/) y SQL sigue siendo el líder como lenguaje para las bases de datos. ¿No sería genial que Python y SQL trabajaran juntos para ofrecer nuevas funcionalidades que SQL por sí mismo no puede? Después de todo, Python tiene más de 380.000 librerías publicadas (fuente: https://pypi.org/) con funciones muy interesantes para ampliar las consultas SQL dentro de Python.

En este artículo detallo cómo crear nuevos Procedimientos Almacenados de SQL en la base de datos de InterSystems IRIS usando Embedded Python.

El desarrollo frontend puede ser una tarea desalentadora, incluso una pesadilla, para los desarrolladores centrados en el backend. Al principio de mi carrera, la línea entre frontend y backend era difusa, y se esperaba que todos manejaran ambos. El CSS, en particular, siempre fue una lucha constante; sentía que era una misión imposible.

En este artículo, discutiré el uso de un LLM alternativo para la IA generativa. OpenAI es comúnmente utilizado, pero en este artículo os mostraré cómo usarlo y las ventajas de utilizar Ollama.

En el modelo de uso de IA generativa al que estamos acostumbrados, seguimos el siguiente flujo:

Después de tantos años de espera, por fin tenemos un controlador oficial disponible en Pypi

Además, encontré el driver JDBC finalmente disponible en Maven desde hace ya 3 meses, y el driver .Net en Nuget desde hace más de un mes.

Como autor de multitud de implementaciones de librerías de Python con soporte de IRIS, quería probarlo. La implementación de DB-API significa que debe ser reemplazable e implementar las funciones definidas en el estándar. La única diferencia entre las diferentes bases de datos debería ser únicamente el SQL.

Y la belleza de usar librerías existentes que ya implementaron la conectividad con otras bases de datos usando el estándar DB-API, es que estas librerías deberían ser totalmente compatibles con el controlador.

Decidí probar el driver oficial de InterSystems implementando su soporte en la librería SQLAlchemy-iris.

Gracias a las últimas mejoras al soporte de Python en IRIS y al continuo trabajo en el soporte a la DB-API de Python por parte de InterSystems, he implementado el soporte de IRIS en el proyecto Django, en el que la DB-API de Python se usa para trabajar con otras bases de datos.

Vamos a probar una sencilla aplicación en Django, que almacena sus datos en IRIS.

Hola Comunidad,

En este artículo, os demostraré los siguientes pasos para crear vuestro propio chatbot utilizando spaCy (spaCy es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural, escrita en los lenguajes de programación Python y Cython):

• Paso 1: Instalar las librerías necesarias

• Paso2: Crear el archivo de patrones y respuestas

• Paso 3: Entrenar el modelo

• Paso 4: Crear una aplicación ChatBot basada en el modelo entrenado

Empecemos

Estoy escribiendo esta publicación principalmente para recopilar un consenso informal sobre cómo los desarrolladores están utilizando Python junto con IRIS, ¡así que por favor responded a la encuesta al final del artículo! En el cuerpo del artículo, daré un poco de contexto sobre cada una de las opciones proporcionadas, así como sus ventajas, pero si lo preferís, podéis hacer una lectura rápida y simplemente responder la encuesta.

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.

En la sección anterior, exploramos el proceso de instalación y comenzamos a escribir el IRIS en Python nativo. Ahora procederemos a examinar el recorrido global y a interactuar con los objetos de la clase IRIS.

get: esta función se utiliza para obtener valores del nodo de recorrido