Pour parler des différentes bases de données et des différents modèles de données qui existent, on doit premièrement comprendre ce qui est une base de données et comment les utiliser.

Une base de données est une collection organisée de données stockées et accessibles par voie électronique. Elle permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes souvent en rapport avec un thème ou une activité.

Au cœur de chaque base de données se trouve au moins un modèle utilisé pour décrire ses données. Et selon le modèle sur lequel elle est basée, elle peut avoir des caractéristiques un peu différentes et stocker différents types de données.

Pour inscrire, retrouver, modifier, trier, transformer ou imprimer les informations de la base de données on utilise un logiciel qui s’appelle système de gestion de base de données (SGBD, en anglais DBMS pour Database management system).

La taille, les capacités et les performances des bases de données et de leurs SGBD respectifs ont augmenté de plusieurs ordres de grandeur. Ces augmentations de performances ont été rendues possibles par les progrès technologiques dans différents domaines, tels que les domaines des processeurs, de la mémoire informatique, du stockage informatique et des réseaux informatiques. Le développement ultérieur de la technologie des bases de données peut être divisé en quatre générations basées sur le modèle ou la structure des données : navigation, relationnel, objet et post-relationnel.

1. IRIS RAG Demo

Ceci est une simple démo de l'IRIS avec un exemple de RAG (Retrieval Augmented Generation).
Le backend est écrit en Python en utilisant IRIS et IoP, le modèle LLM est orca-mini et est servi par le serveur ollama.
Le frontend est un chatbot écrit avec Streamlit.

Cet article contient le matériel, les exemples, les exercices pour apprendre les concepts de base de IAM.

Toutes les ressources sont disponibles sur ce git : https://github.com/grongierisc/iam-training.

Selon le rapport OWASP Top Ten de 2021, un document de référence reconnu dans le domaine de la sécurité des applications web, les injections SQL arrivent en troisième position des risques les plus critiques. Ce rapport, disponible sur OWASP Top 10: Injection, souligne la gravité de cette menace et la nécessité de mettre en place des mesures de protection efficaces.

Une injection SQL se produit lorsqu'un attaquant malveillant parvient à insérer du code SQL non autorisé dans une requête envoyée à une base de données. Ce code, dissimulé au sein des entrées utilisateur, peut alors être exécuté par la base de données, provoquant des actions indésirables comme le vol de données confidentielles, la modification ou la suppression d'informations sensibles, ou encore la perturbation du fonctionnement de l'application.

Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.

Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.

Visual Studio Code (VSCode) est l'éditeur de code le plus populaire du marché. Il a été créé par Microsoft et distribué en tant qu'IDE gratuit. VSCode supporte des dizaines de langages de programmation, y compris ObjectScript, Until 2018, Atelier (basé sur Eclipse). Il était considéré comme l'une des principales options pour développer les produits InterSystems.

Introduction

À l’ère du numérique en évolution rapide, une communication efficace est cruciale. Cet article présente un projet de chat basé sur Java, combinant la force de la base de données IRIS et l'intelligence artificielle de ChatGPT. Construit sur Java, il va au-delà de la messagerie en temps réel, en tirant parti d'IRIS et de ChatGPT pour une expérience de chat améliorée. De plus, le nom du projet fait référence au classique culturel – Star Wars.

Si vous appréciez mon application, n'oubliez pas de la soutenir lors du concours.

Dans cet article, je partagerai le thème que nous avons présenté lors du Global Summit 2023, dans la salle Tech Exchange. Moi et @Rochael Ribeiro

Lors de cette présentation, nous abordons les sujets suivants :

• L'idée de ce paquet est de comparer les performances du stockage en colonne à l'intérieur d'IRIS sans l'intégrer à une plateforme étrangère qui n'est pas mon monde
• De plus, je ne veux pas mesurer les performances du réseau entre 2 conteneurs, mais à l'intérieur d'un environnement IRIS fermé que je contrôle entièrement.
• Même l'utilisation de SMP ou d'une autre présentation basée sur un navigateur a une certaine influence que je veux éviter.

Bonjour La Communauté,

Le langage SQL reste le moyen le plus pratique pour récupérer de l'information stockée en base de données.

Le format JSON est très souvent utilisé dans les échanges de données.

Il est donc fréquent de chercher à obtenir des données au format JSON à partir de requêtes SQL.

Vous trouverez ci-dessous des exemples simples qui pourront vous aider à répondre à ce besoin à partir de code en ObjectScript et en Python.

L'intelligence artificielle a un potentiel transformateur pour générer de la valeur et des informations à partir des données. Alors que nous nous dirigeons vers un univers où presque toutes les applications seront pilotées par l'IA, les développeurs qui créent ces applications auront besoin des outils adéquats pour créer des expériences à partir de ces applications. C'est pourquoi nous sommes heureux d'annoncer que la recherche vectorielle a été ajoutée à la plate-forme de données InterSystems IRIS.

Dans Studio, vous pouviez ouvrir une classe directement par son nom, sans avoir à parcourir l'arborescence du paquetage par de multiples clics jusqu'à ce que vous arriviez à la classe souhaitée.

Vous pouvez faire Ctrl + O ou (File -> Open) et taper simplement le nom de la classe, par exemple :

Appuyez sur la touche "Enter" et la classe est ouverte.

Comment y parvenir en VSCode ?

InterSystems Native SDK pour Python est une interface légère pour les API d'InterSystems IRIS qui n'étaient auparavant disponibles que via ObjectScript.

Je suis particulièrement intéressé par la possibilité d'appeler des méthodes ObjectScript, plus précisément des méthodes de classe. Cela fonctionne, et cela fonctionne très bien, mais par défaut, les appels ne supportent que les arguments scalaires : chaînes de caractères, booléens, nombres intégraux et flottants.

Mais si vous voulez :
- Transmettre ou retourner des structures, telles que des dicts ou des listes
- Transmettre ou retourner des flux

Vous aurez besoin d'écrire un code glue ou de prendre ce projet (s'installe avec pip install edpy). Le paquet edpy vous donne une signature simple :

call(iris, class_name, method_name, args)

qui vous permet d'appeler n'importe quelle méthode ObjectScript et d'obtenir des résultats en retour.

Depuis l'introduction d'Embedded Python, il y a toujours eu un doute sur ses performances par rapport à ObjectScript et J'en ai discuté à plusieurs reprises avec