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.

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.

1. Fhir-client-python

Ceci est un client fhir simple en python pour s'exercer avec les ressources fhir et les requêtes CRUD vers un serveur FHIR.

Notez que pour la plupart, l'autocomplétion est activée, c'est la principale raison d'utiliser fhir.resources.

GitHub

Dans ce GitHub nous recueillons des informations à partir d'un csv, nous utilisons une DataTransformation pour les transformer en un objet FHIR, puis nous sauvegardons ces informations sur un serveur FHIR, et tout cela en utilisant uniquement Python.

The objective is to show how easy it is to manipulate data into the output we want, here a FHIR Bundle, in the IRIS full Python framework.

Pourquoi j'ai décidé d'écrire ceci

Dans mon dernier article, j'ai parlé du renvoi de valeurs avec Python. Mais les renvoyer est simple, ce qui peut rendre les choses plus difficiles, c'est ce dont je vais parler aujourd'hui : où la valeur est traitée.

Objet Python dans IRIS

En suivant l'exemple du dernier article, nous avons la méthode : objet dans IRIS

Bonjour à tous, c'est avec grand plaisir que je vous annonce la V2 de mon application 'Contest-FHIR'.

Dans cette nouvelle version, j'ai utilisé de nouveaux outils et techniques que j'ai découverts lors de l'EUROPEAN HEALTHCARE HACKATHON auquel j'ai été invité par InterSystems en tant qu'invité et mentor pour présenter les multiples projets que j'ai réalisés lors de mon stage en avril 2022.

Aujourd'hui je vous présente la V2 de mon application, elle peut maintenant transformer un fichier CSV en FHIR en SQL en JUPYTER notebook.

J'aimerais partager certains des derniers projets que j'ai mis en œuvre

Je vous présente mon nouveau projet, qui est irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) pour InterSystems IRIS SQL

• Mise en évidence de la syntaxe
• Suggestions (tableaux, fonctions)
• Plus de 20 formats de sortie
• Support de stdin
• Sortie vers des fichiers

L'installez avec pip

pip install irissqlcli

Ou lancez avec docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Connection à IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Commande  | Raccourci          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Sortie.                                                      |
| .mode    | \T                | Modifier le format de tableau utilisé pour les résultats.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Ajout du résultat suivant à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
| .schemas | \ds               | Liste des schémas.                                             |
| .tables  | \dt [schema]      | Liste des tableaux.                                               |
| \e       | \e                | Commande d'édition avec éditeur (utilise $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Montre cette utilité.                                            |
| nopager  | \n                | Désactiver le pager, imprimer vers stdout.                            |
| notee    | notee             | Arrête l'écriture des résultats dans un fichier de sortie.                    |
| pager    | \P [command]      | Definition du PAGER. Impression des résultats de la requête via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Modification du format de l'invite.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Ajout de tous les résultats à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

Cela semble être hier lorsque nous avons réalisé un petit projet en Java pour tester les performances d'IRIS, PostgreSQL et MySQL (vous pouvez consulter l'article que nous avons écrit en juin à la fin de cet article). Si vous vous en souvenez, IRIS était supérieur à PostgreSQL et clairement supérieur à MySQL en termes d'insertions, sans grande différence en termes de requêtes.

Créer un Chatbot avec IRIS et Python

Dans cet article, je vais montrer comment intégrer la base de données IRIS d'InterSystems avec Python pour servir un Modèle d'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP).

Avec l'avènement d'Embedded Python, une myriade de cas d'utilisation sont désormais possibles depuis IRIS, directement en utilisant les librairies Python pour des opérations plus complexes. L'une de ces opérations consiste à utiliser des outils de traitement du langage naturel tels que la comparaison de similarités textuelles.

Titre: Une nouvelle version alpha de Python 3.12, plus rapide et plus légère, est désormais disponible

Résumé: Une nouvelle version alpha de Python 3.12, plus rapide et plus légère, est désormais disponible, apportant plusieurs améliorations au niveau du multitraitement et de la gestion des erreurs. Cette mise à jour promet des performances améliorées et une meilleure efficacité dans le traitement des tâches concurrentes. Les développeurs peuvent attendre avec impatience cette version qui devrait offrir une expérience encore plus fluide et une gestion des erreurs plus robuste. Python continue de s'améliorer en tant que langage de programmation de choix pour les projets de toutes tailles et de toutes complexités.

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.

Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai dont vous disposez pour analyser certaines données dans IRIS est serré. Bien entendu, InterSystems propose de nombreux outils pour toutes sortes d’analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant les bons vieux Pandas et de laisser l'IRIS pour une autre fois.