Las capacidades integradas de búsqueda vectorial de InterSystems IRIS nos permiten buscar datos no estructurados y semiestructurados. Los datos se convierten en vectores (también llamados “embeddings”) y luego se almacenan e indexan en InterSystems IRIS para búsqueda semántica, generación aumentada por recuperación (RAG), análisis de texto, motores de recomendación y otros casos de uso.

Esta es una demostración sencilla de IRIS siendo utilizado como una base de datos vectorial y para búsquedas por similitud en IRIS.

Requisitos previos:

1. Python
2. InterSystems IRIS for Health - ya que se usará

Este código muestra los elementos de producción configurados e indica si están habilitados o deshabilitados.

Include (Ensemble, EnsUI, EnsUtil)

Class Test.ProductionConfig
{

ClassMethod GetConfigItems() As %Status
{
Set tStatement = ##class(%SQL.Statement).%New()
Set tSC = tStatement.%PrepareClassQuery("Ens.Config.Production","EnumerateConfigItems")
Write tSC,!
Write "ConfigItemName"," ","Enabled",!
#Dim exp As %Exception.SystemException
#Dim rset As %SQL.StatementResult
Set rset = tStatement.%Execute()
Write rset,!
Write rset.%SQLCODE,!
While rset.%Next() {
Try {
Set tConfigName = rset.%GetData(1)
Set tEnabl