Dans le paysage actuel des données, les activités commerciales sont confrontées à différents défis. L'un d'entre eux consiste à réaliser des analyses à partir d'une couche de données unifiée et harmonisée, accessible à tous les utilisateurs. Une couche capable de fournir les mêmes réponses aux mêmes questions, indépendamment du dialecte ou de l'outil utilisé.

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Problèmes de chaînes

J'utilise Python pour accéder aux bases de données IRIS avec JDBC (ou ODBC). Je veux récupérer les données dans pandas dataframe pour manipuler les données et créer des graphiques à partir de celles-ci. Lors de l'utilisation de JDBC, j'ai rencontré un problème avec la gestion des chaînes. Cet article est destiné à aider les personnes qui ont les mêmes problèmes. S'il existe un moyen plus simple de résoudre ce problème, faites-le moi savoir dans les commentaires !

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Une expérience sur la manière d'utiliser le cadre LangChain, la recherche vectorielle IRIS et les LLM pour générer une base de données SQL compatible IRIS à partir des invites utilisateur.

Cet article a été rédigé à partir du carnet suivant. Vous pouvez l'utiliser dans un environnement prêt à l'emploi avec l'application suivante dans OpenExchange.

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L'accès à un stockage cloud Azure pour charger/télécharger des blobs est assez simple à l'aide des méthodes API de classe %Net.Cloud.Storage.Client désignées ou des adaptateurs entrants/sortants EnsLib.CloudStorage.*.

Notez que vous devez avoir le serveur de %JavaServer External Language opérationnel pour utiliser l'API ou les adaptateurs de stockage cloud, car ils utilisent tous deux le framework PEX à l'aide du serveur Java.

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Cela fait maintenant plus de 2 ans que j'utilise quotidiennement Embedded Python.
Il est peut-être temps de partager un retour d'expérience sur ce parcours.

Pourquoi écrire ce commentaire de retour d'expérience? Parce que, je suppose, je suis comme la plupart de mes collègues ici, un développeur ObjectScript, et je pense que la communauté bénéficierait de ce retour d'expérience et pourrait mieux comprendre les avantages et les inconvénients du choix de Embedded Python pour développer quelque chose dans IRIS. Et aussi éviter certains pièges.

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