Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel para propósitos generales de programación. Creado por Guido van Rossum y publicado por primera vez en 1991, Python tiene una filosofía de diseño que hace hincapié en la legibilidad del código, en particular mediante el uso significativo de espacios en blanco.
InterSystems Python Binding Documentatión.
Hola a todos.
Tengo un problema bastante extraño.
He creado un método en Python para crear un vector para una búsqueda vectorial. Hasta aquí todo correcto.
Si invoco a este método desde el termina, funciona correctamente:
Pero si hago esta misma llamada desde un bloque de código en una Business Process, se queda bloqueado, no responde y lanza el siguiente error:
¿Alguien sabe que está ocurriendo y como solucionarlo?
Muchas gracias por adelantado
En el panorama sanitario moderno, encontrar pacientes clínicamente similares a menudo es como buscar una aguja en un pajar. Las búsquedas tradicionales por palabras clave suelen fallar porque el lenguaje médico es muy matizado; una búsqueda de "Heart Failure" podría no encontrar un registro que contenga "Congestive Cardiac Failure".
Me complace compartir iris-medmatch, un motor de emparejamiento de pacientes impulsado por IA y desarrollado sobre InterSystems IRIS for Health.
InterSystems sigue impulsando las capacidades de IA de forma nativa en IRIS — búsqueda vectorial, compatibilidad con MCP y capacidades de IA agéntica. Esa hoja de ruta es importante y no hay ninguna intención de dar un paso atrás en ella.
Pero el panorama de la IA también está evolucionando de una manera que hace que la integración con el ecosistema sea cada vez más esencial. Herramientas como Dify — una plataforma de orquestación de LLM de código abierto y lista para producción — se han convertido en una parte importante de los stacks de IA empresariales.
El reconocimiento facial se ha convertido en el método más popular para validar la identidad de las personas, permitiendo así el acceso a sistemas, la confirmación de datos personales y documentales, y la aprobación de acciones y documentos.
Los desafíos están relacionados con el rendimiento cuando la base de datos es muy grande, la precisión y, especialmente, la privacidad de los datos biométricos faciales.
Hola comunidad:
Nos complace anunciaros que ya está abierta la inscripción para la segunda cohorte del curso:
🧑💻Desarrollo de aplicaciones FHIR utilizando Python🧑💻
Este programa práctico está diseñado para desarrolladores que queráis crear aplicaciones FHIR del mundo real utilizando Python e InterSystems IRIS for Health.
👉 Ved el resumen del curso de 5 minutos
📅 La segunda cohorte comienza el 29 de marzo de 2026
Visión general
Embedded Python es un cambio radical para InterSystems IRIS, ya que ofrece acceso al vasto ecosistema de Python directamente dentro de la base de datos. Sin embargo, salvar la brecha entre ObjectScript y Python a veces puede parecer bastante complicado.
Para hacer que esta transición sea fluida, podéis usar embeddedpy-bridge.
Hola,
Cuando abrimos un terminal en IRIS, entramos en el shell de ObjectScript. Dentro de este shell, podemos ejecutar comandos de IRIS, como:
En otras palabras, el comando ObjectScript se ejecuta en el shell actual. Pero siempre es bueno recordar que IRIS tiene otros shells.
Un aspecto muy interesante son los atajos. Podemos acceder a estos shells mediante sus llamadas o a través de atajos, como se muestra en la tabla siguiente:
|
Shell |
Llamada |
Atajo |
|
SQL |
Do $SYSTEM.SQL.Shell() |
:sql |
|
Python |
Do $SYSTEM.Python. |
Hola, comunidad:
¿Sois desarrolladores de Python? Si es así, ¡ya podéis empezar a crear aplicaciones con InterSystems IRIS sin necesidad de aprender un nuevo lenguaje de programación!
👨💻 Probad este ejercicio para empezar rápidamente a usar la interfaz DB-API de Python y conectar con una base de datos de InterSystems IRIS para ejecutar consultas SQL.
💬 ¿Cuál fue vuestra experiencia con el ejercicio? ¡Contádmelo en los comentarios!
Estoy documentando una demostración de InterSystems IRIS que incluye Python embebido y Jupyter Notebook desplegados en el mismo contenedor, junto con una aplicación de Python embebido desarrollada en ese entorno de Jupyter Notebook.
He utilizado el contenedor Docker creado por @Bob Kuszewski como entorno de desarrollo para mostrar cómo se puede crear una aplicación de Python embebido, capaz de enviar y recuperar datos desde y hacia InterSystems IRIS.
¡Hola, desarrolladores!
Aquí tenéis los bonus tecnológicos para el Concurso de .Net, Java, Python, y JavaScript de InterSystems, que os darán puntos extra en la votación:
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.
Hola Desarrolladores,
Nos encanta poder anunciar el nuevo concurso de programación online de InterSystems:
🏆 InterSystems External Languages Contest 🏆
Duración: del 22 de septiembre al 12 de octubre de 2025
Bolsa de premios: $12.000
Las preguntas de atención al cliente pueden abarcar datos estructurados (pedidos, productos 🗃️), conocimiento no estructurado (docs/FAQs 📚) y otros sistemas integrados (actualizaciones de envío 🚚). En este post vamos a construir un agente de IA compacto que cubre los tres—usando:
Revisando mis paquetes publicados, identifiqué un error grave en la API Nativa de IRIS.
%Net.DB.Iris llamado function().
$$etiqueta^rutina(param) en ObjectScript.
<PROTECT>.
Este será un artículo breve sobre PEP 8, la guía de estilo de Python.
En pocas palabras, PEP 8 proporciona directrices y buenas prácticas sobre cómo escribir código Python.
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.
Aprenda a diseñar agentes de IA escalables y autónomos que combinen razonamiento, búsqueda vectorial e integración de herramientas utilizando LangGraph.
Uso de Python en InterSystems Iris
Hola
En este artículo veremos el uso de python como lenguaje de programación en InterSystems Iris. Para ello, utilizaremos como referencia la versión de Community 2025.1 que está disponible para ser descargada en https:// download.intersystems.com iniciando sesión en el entorno. Para obtener más información sobre cómo descargar e instalar Iris, consulte el enlace de la comunidad https://community.intersystems.com/post/how-download-and-install-intersystems-iris
Una vez instalado el iris, ahora necesitamos tener python disponible en nuestro entorno.
Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.
Se busca minimizar falsos positivos ante cambios no críticos, siempre que la respuesta siga siendo coherente con la estructura real de la base. En estos casos, la ejecución continúa y se deja registro del evento en un archivo estructurado, que permite trazabilidad y análisis evolutivo.
Resumen de alertas
| ID de la Alerta | Productos y versiones afectadas | Requisitos explícitos |
|---|---|---|
| DP-439207 | InterSystems IRIS® data platform 2024.3 (AIX) | Instalaciones AIX Uso del procesamiento JSON y conjuntos de caracteres Unicode no-Latin-1 |
| DP-439280 | InterSystems IRIS 2024.3 (containers with IntegratedML) | Contenedores integradosML usando TensorFlow |
Detalle de las alertas
DP-439207 - Problema de análisis JSON Unicode en AIX
Se ha identificado un error en InterSystems IRIS 2024.3.0 en instancias AIX que afecta al análisis de cadenas JSON Unicode.
Hola a todos.
Estoy intentando crear una tabla indexada con un campo vectorial para poder buscar por su valor.
Después de tantos años de espera, por fin tenemos un controlador oficial disponible en Pypi
.png)
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.
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:
InterSystems ha estado a la vanguardia de la tecnología de bases de datos desde su creación, siendo pionera en innovaciones que superan constantemente a competidores como Oracle, IBM y Microsoft. Al centrarse en un diseño eficiente del núcleo y adoptar un enfoque sin concesiones en el rendimiento de los datos, InterSystems se ha hecho un hueco en las aplicaciones de misión crítica, garantizando fiabilidad, velocidad y escalabilidad.
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?
IRIS 2024.2+ tiene una nueva característica que os permite ejecutar aplicaciones WSGI directamente en IRIS. Esta característica es una excelente manera de integrar IRIS con otros frameworks y bibliotecas de Python.
Me alegra anunciar la nueva versión de IoP, que, por cierto, no es solo una línea de comandos. Lo digo porque el nuevo motor de búsqueda con IA aún cree que IoP es solo una línea de comandos. Pero no lo es. Es todo un framework para construir aplicaciones sobre las funcionalidades de interoperabilidad de IRIS con un enfoque Python.
La nueva versión de IoP: 3.2.0 viene con muchas características nuevas, pero la más importante es el soporte para DTL . 🥳
Tanto para mensajes de IoP como para jsonschema. 🎉
A partir de la versión 3.2.0, IoP admite transformaciones DTL.
DTL es la Capa de Transformación de Datos (Data Transformation Layer) en interoperabilidad de IRIS.
Las transformaciones DTL se utilizan para convertir datos de un formato a otro mediante un editor gráfico.
También es compatible con estructuras de jsonschema.
Hola colegas,
Hace unos días me surgio el requerimiento de cargar un archivo parquet, tal y como viene a una tabla en IRIS, así que desarrolló este classmethod que gatilla la carga solo indicando la ruta y nombre del archivo y el nombre de la tabla destino (en el mismo espacio de nombres).
Link de Git: https://github.com/ecelg/InterSystems-IRIS-as-a-Spotify-REST-client
Recientemente se me ocurrió una idea: ¿cómo puedo poner mi lista de reproducción en IRIS? 🧐
Al mismo tiempo, me dijeron que debía pagar mi suscripción de Spotify 💸💸... oooh... ¿y si obtengo algunos datos de la API de Spotify? Así que empecé a investigar sobre eso.
Como en la mayoría de los desarrollos, comencemos con la documentación de la API: https://developer.spotify.com/documentation/web-api
Para obtener los datos, se requiere solicitar un token de acceso en la URL del endpoint de
🌍 Inclusión e Innovación en la Educación 🌍
Nuestro proyecto reimagina el aprendizaje para todos los estudiantes, con un enfoque en la accesibilidad y experiencias interactivas. Diseñado con el objetivo de hacer que la educación sea atractiva e inclusiva, esta herramienta está creada para apoyar a estudiantes de todas las habilidades en el aprendizaje de material complejo de forma intuitiva.
Hoy os anuncio la incorporación de un nuevo curso en nuestro catálogo: Desarrollo de asistentes virtuales con RAG. ¡Recien salido del horno y con un precio promocional muy reducido! (plazas limitadas).
Se trata de un curso abierto a todo el que quiera iniciarse en el desarrollo de asistentes virtuales utilizando IA generativa y el patrón común RAG (Retrieval Augmented Generation). Utilizaréis Python, Jupyter Notebooks y Streamlit para el desarrollo de la solución que servirá de ejemplo y que iréis implementando paso a paso.