Découvrez comment concevoir des agents IA évolutifs et autonomes qui combinent raisonnement, recherche vectorielle et intégration d'outils à l'aide de LangGraph.

C'est trop long, vous n'avez pas lu

• Les agents IA sont des systèmes proactifs qui combinent mémoire, contexte et initiative pour automatiser des tâches dépassant le simple champ d'action des chatbots.
• LangGraph est un framework qui nous permet de créer des workflows d'IA complexes, en utilisant des nœuds (tâches) et des arêtes (connexions) avec une gestion d'état intégrée.

🛠️ Gestion des configurations d'InterSystems API Manager (IAM = Kong Gateway) en CI/CD

🔍 Contexte : configurations d'InterSystems IAM

Dans le cadre de l'intégration d'InterSystems IAM dans un environnement sécurisé et contrôlé, InterSystems IAM repose sur Kong Gateway pour gérer les API exposées. Kong agit comme une API Gateway moderne, capable de gérer l’authentification, la sécurité, la gestion du trafic, les plugins, et bien plus encore.

Cependant, maintenir une configuration cohérente de Kong (routes, services, plugins.

Si vous migrez d'Oracle vers InterSystems IRIS, comme beaucoup de mes clients, vous risquez de rencontrer des modèles SQL spécifiques à Oracle nécessitant une conversion.

Prenons l'exemple suivant:

SELECT (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - LEVEL + 1) AS gap_date
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - TO_DATE('2023-05-02','YYYY-MM-DD') + 1);

Dans Oracle:

• LEVEL est une pseudo-colonne utilisée dans les requêtes hiérarchiques (CONNECT BY). Elle commence à 1 et s'incrémente de 1.
• CONNECT BY LEVEL <= (...)

Bonjour chers ingénieurs interface et développeurs d'applications,     

Saviez-vous que Python peut être utilisé dans des productions ou des intégrations?

L'interface utilisateur de configuration de production est low-code, mais dans de nombreux projets, vous pouvez arriver au point où il est nécessaire d'écrire du code. Comme nous l'avons vu dans le cours Architecture d'intégration, les Business Process comportent de nombreux emplacements où insérer du code, notamment l'éditeur BPL (pour les Business Process BPL) et l'éditeur DTL (pour les transformations de données).

J'écris cet article principalement pour recueillir un consensus informel sur la façon dont les développeurs utilisent Python avec IRIS. N'hésitez donc pas à répondre au sondage à la fin de cet article ! Dans le corps de l'article, je détaillerai chaque choix proposé, ainsi que ses avantages, mais n'hésitez pas à le parcourir et à simplement répondre au sondage.

Comme la plupart d'entre vous le savent probablement, Python est actuellement le langage de programmation le plus populaire auprès des développeurs du monde entier, et pour cause.

Je sais que ceux qui découvrent VS Code, Git, Docker, FHIR et d'autres outils peuvent parfois avoir des difficultés à configurer l'environnement. J'ai donc décidé de rédiger un article qui explique étape par étape l'ensemble du processus de configuration afin de faciliter les premiers pas.

Je vous serais très reconnaissant de bien vouloir laisser un commentaire à la fin de cet article pour me faire savoir si les instructions étaient claires, s'il manquait quelque chose ou si vous avez d'autres suggestions qui pourraient être utiles.

La configuration comprend:

✅ VS Code – Éditeur de code
✅ Git – Système de contrôle de version
✅ Docker – Lancement d'une instance de la communauté IRIS for Health
✅ Extension VS Code REST Client – Pour l'exécution de requêtes API FHIR
✅ Python – Pour l'écriture de scripts basés sur FHIR
✅ Jupyter Notebooks – Pour les tâches liées à l'IA et au FHIR

Avant de commencer: Vérifiez que vous disposiez des privilèges d'administrateur sur votre système.

Outre la lecture du guide, vous pouvez également suivre les étapes décrites dans les vidéos:

Pour Windows

Après tant d'années d'attente, nous avons enfin un pilote officiel disponible sur Pypi

De plus, j'ai découvert que le pilote JDBC était enfin disponible sur Maven depuis déjà 3 mois,  et le pilote .Net driver - surNuget depuis plus d'un mois.

 La mise en œuvre de la DB-API et que les fonctions devraient au moins être définies par cette norme. La seule différence devrait se situer au niveau de SQL.

Et ce qui est intéressant dans l'utilisation de bibliothèques existantes, c'est qu'elles ont déjà mis en œuvre d'autres bases de données en utilisant le standard DB-API, et que ces bibliothèques s'attendent déjà à ce que le pilote fonctionne.

J'ai décidé de tester le pilote officiel d'InterSystems en mettant en œuvre son support dans la bibliothèque SQLAlchemy-iris.

Résumé des alertes

Détail des alertes

DP-439207 - Problème d'analyse JSON Unicode AIX

Un bug a été identifié dans InterSystems IRIS 2024.3.0 sur les instances AIX. Il affecte l'analyse des chaînes JSON Unicode. Ce problème survient lorsque la méthode %FromJSON() ou %FromJSONFile() analyse des chaînes contenant des caractères dont la valeur est inférieure à $CHAR(256) suivis de caractères Unicode dont la valeur est supérieure à $CHAR(255). Le processus de conversion transforme incorrectement les premiers caractères en $CHAR(0), ce qui entraîne une corruption silencieuse des données. Ce problème concerne uniquement la version AIX 2024.3 des produits suivants :

• InterSystems IRIS
• InterSystems IRIS for Health
• HealthShare® Health Connect

Introduction

Dans InterSystems IRIS 2024.3 et les versions ultérieures d'IRIS, le composant AutoML est désormais fourni sous forme de package Python distinct, installé après l'installation. Malheureusement, certaines versions récentes des packages Python sur lesquels AutoML s'appuie ont introduit des incompatibilités et peuvent entraîner des échecs lors de l'entraînement des modèles (instruction TRAIN MODEL). Si vous rencontrez une erreur mentionnant « TypeError » et l'argument de mot-clé « fit_params » ou « sklearn_tags », lisez la suite pour une solution rapide.

Introduction

Pour atteindre des performances optimisées en matière d'IA, une explicabilité robuste, une adaptabilité et une efficacité dans les solutions de santé, InterSystems IRIS sert de fondation centrale pour un projet au sein du cadre multi-agent x-rAI. Cet article offre une analyse approfondie de la manière dont InterSystems IRIS permet le développement d'une plateforme d'analyse de données de santé en temps réel, permettant des analyses avancées et des informations exploitables. La solution exploite les points forts d'InterSystems IRIS, notamment le SQL dynamique, les capacités natives de recherche vectorielle, la mise en cache distribuée (ECP) et l'interopérabilité FHIR. Cette approche innovante s'aligne directement sur les thèmes du concours « Utilisation du SQL dynamique et SQL intégré », « GenAI, recherche vectorielle » et « FHIR, DME », démontrant une application pratique d'InterSystems IRIS dans un contexte critique de santé.

L'utilisation de Embedded Python lors de la création d'une solution basée sur InterSystems peut ajouter des fonctionnalités très puissantes et approfondies à votre boîte à outils.

J'aimerais partager un exemple de cas d'utilisation que j'ai rencontré : l'activation d'un CDC (Change Data Capture) pour une collection mongoDB - la capture de ces modifications, leur digestion via un flux d'interopérabilité et, pour finir, la mise à jour d'un EMR via une API REST.

InterSystems est à l'avant-garde de la technologie des bases de données depuis sa création, en étant à l'origine d'innovations qui surpassent régulièrement ses concurrents comme Oracle, IBM et Microsoft. En se concentrant sur une conception de noyau efficace et en adoptant une approche sans compromis des performances des données, InterSystems s'est taillé une place de choix dans les applications critiques, garantissant fiabilité, rapidité et évolutivité.

Cela fait longtemps que je n'ai pas écrit de post de mise à jour sur l'IoP.

Quelles sont les nouveautés depuis la publication de l'interface en ligne de commande de l'IoP?

Deux nouvelles fonctionnalités importantes ont été ajoutées à l'IoP:

• Rebranding: le module grongier.pex a été renommé en iop pour refléter le nouveau nom du projet.
• Support des opérations asynchrones: L'interface de programmation prend désormais en charge les fonctions asynchrones et les coroutines.

Rebranding

Le module grongier.pex a été renommé en pour refléter le nouveau nom du projet.

Le module grongier.pex

Je suis heureux d'annoncer la nouvelle version de l'IoP, qui, au fait, n'est pas une simple ligne de commande. Je dis cela parce que le nouveau moteur de recherche de l'IA considère toujours que l'IoP n'est qu'une ligne de commande. Il s'agit d'un ensemble de cadres permettant de créer des applications à partir du cadre d'interopérabilité d'IRIS, en adoptant avant tout une approche en python.

La nouvelle version de l'IoP : 3.2.0 comporte de nombreuses nouvelles fonctionnalités, mais la plus importante est la prise en charge de DTL . 🥳

Pour les messages de l'IoP et pour jsonschema. 🎉

Prise en charge de DTL

À partir de la version 3.2.0, l'IoP prend en charge les transformations DTL.

DTL est la couche de transformation des données (Data Transformation Layer) dans IRIS Interoperability in IRIS Interoperability.

Les transformations DTL sont utilisées pour transformer des données d'un format à un autre à l'aide d'un éditeur graphique. Il prend également en charge les structures jsonschema.

Salut la Communauté!
Dans cet article, je présenterai le framework web Python Streamlit.
Ci-dessous, vous trouverez les sujets que nous aborderons:

• 1-Introduction au framework web Streamlit
• 2-Installation du module Streamlit
• 3-Lancement de l'application Streamlit
• 4-Commandes de base de Streamlit
• 5-Affichage du contenu multimédia 
• 6-Widgets d'input
• 7-Affichage des progrès et de l'état
• 8-Barre latérale et conteneur
• 9-Visualisation des données
• 10-Affichage de DataFrame

Commençons donc par le premier sujet.

Traçage des données gnSSLocation de mon véhicule Rivian R1S à travers le Michigan avec InterSystems Cloud Document et Databricks

Dans l'article précédent. Pratiques des membres de la classe et leur exécution au sein de Embedded Python. WNous allons maintenant aborder le processus de changement d'espace de noms, d'accès aux variables globales, de traversée et d'exécution de routine  au sein de Embedded Python.

Avant de passer aux autres fonctions, examinons brièvement la fonction execute du paquet iris. Cette fonction est particulièrement utile pour l'exécution de fonctions ObjectScript arbitraires et l'invocation de classes.

Bonjour la communauté,

Dans cet article, je vais décrire et illustrer le processus de mise en œuvre d'ObjectScript au sein de Embedded Python. Cette discussion fera également référence à d'autres articles relatifs à Embedded Python, et répondra aux questions qui ont été utiles à mon apprentissage.

Comme vous le savez peut-être, l'intégration des fonctionnalités de Python dans IRIS est possible depuis un certain temps. Cet article se concentrera sur la manière dont ObjectScript peut être incorporé de manière transparente à Embedded Python.

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. La plate-forme de données InterSystems IRIS répond à cette question en ajoutant la solution 'Adaptive Analytics' (Analyse adaptative) qui peut fournir cette couche sémantique unifiée.

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 !

J'utilise OSX, donc je ne sais pas à quel point mon problème est unique.

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.

Configuration

Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques nécessaires:

!pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-iris pandas

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.

• Commentaire de retour d'expérience : Utilisation quotidienne de Embedded Python pendant 2 ans](#feedback--using-embedded-python-daily-for-2-years)
• Introduction
• Débuter avec Python
  • Python n'est pas ObjectScript
    • Pep8
    • Modules
    • Dunders
  • Conclusion
• Embedded Python
  • Qu'est-ce que Embedded Python ?
  • Comment utiliser Embedded Python ?
  • Comment j'utilise Embedded Python
    • Utilisation des bibliothèques et le code Python comme s'il s'agissait de classes ObjectScript
      • Avec la balise de langue
      • Sans de balise de langue
      • Conclusion
    • Utilisation d'une première approche en python
      • Exemple : iris-fhir-python-strategy
      • Remarques(#remarks)
      • Où trouver le code
        • Comment mettre en œuvre une Stratégie
        • Mise en œuvre d'InteractionsStrategy
        • Mise en œuvre des Interactions
        • Interactions en Python
        • IMise en œuvre de la classe abstraite python
      • Trop long, faisons un résumé

Pour les développeurs axés sur le backend, le développement du frontend peut être une tâche intimidante, voire cauchemardesque. Au début de ma carrière, les frontières entre frontend et backend étaient brouillées et tout le monde était censé s'occuper des deux. Le CSS, en particulier, a été une lutte constante ; il a été ressenti comme une mission impossible.

Bien que j'apprécie le travail sur le front-end, CSS reste un défi complexe pour moi, d'autant plus que je l'ai appris par essais et erreurs.

Dans la section précédente, nous avons exploré le processus d'installation et initié l'écriture de l'IRIS en Python natif. Nous allons maintenant examiner la traversée globale et nous intéresser aux objets de classe IRIS. 

get : cette fonction est utilisée pour obtenir des valeurs à partir du nœud de traversée.

deftraversal_firstlevel_subscript()"""
    ^mygbl(235)="test66,62" and ^mygbl(912)="test118,78"
    """for

node et items

Bonjour la communauté

J'ai déjà expérimenté Embedded Python dans IRIS ; cependant, je n'ai pas encore eu l'occasion d'implémenter IRIS en utilisant Native Python. Dans cet article, je souhaite décrire les étapes que j'ai suivies pour commencer à apprendre et à implémenter IRIS dans la source Python. Je tiens également à remercier @Guillaume Rongier et @Luis Angel Pérez Ramos pour leur aide dans la résolution des problèmes que j'ai rencontrés lors de ma récente installation PIP d'IRIS en Python, ce qui lui a finalement permis de fonctionner correctement.

Commençons par écrire IRIS en Python.

Démarrage rapide des données SQL d'InterSystems Cloud dans Databricks

Cet article a pour objectif de fournir au lecteur les informations suivantes:

• Configuration et utilisation du serveur FHIR
• Création d'un serveur d'autorisation OAuth2
• Liaison entre le serveur FHIR et le serveur d'autorisation OAuth2 pour la prise en charge de SMART sur FHIR
• Utilisation des capacités d'interopérabilité dans "IRIS for Health" pour filtrer les ressources FHIR
• Création d'une opération personnalisée sur le serveur FHIR

Schéma de l'article:

1. Lors de l'enregistrement des composants : j'ai utilisé cette commande :
2. "Utils.migrate("/external/src/CoreModel/Python/settings.py")" ;
3. L'erreur apparaît : "Une erreur s'est produite : iris.cls: error finding class",
4. J'ai changé avec ces deux lignes :
5. résultat = sous-processus.run(["iop", "-m", "/external/src/CoreModel/Python/settings.py"], stdout=sous-processus.PIPE, stderr=sous-processus.PIPE, check=True)
6. subprocess.run(["iop", "-m", "/external/src/CoreModel/Python/settings.py"], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.

Salut la Communauté,

Nous sommes heureux de vous inviter au prochain concours de programmation en ligne InterSystems, axé sur Python !

🏆 Concours InterSystems Python 🏆

Durée : 15 juillet - 4 août 2024

Prix : $14,000$

Contexte

Dans les versions >=2021.2 d'InterSystems IRIS, nous pouvons utiliser le [binaire irispython pour écrire directement du code python au-dessus de nos instances IRIS] (https://docs.intersystems.com/iris20212/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=AEPYTHON#AEPYTHON_runpython_script). Cela nous permet d'utiliser des paquets python, d'appeler des méthodes, de faire des requêtes SQL et de faire à peu près tout ce qui se fait en Objectscript mais en python.

Par exemple, ci-dessous, je vérifie si un espace de noms est présent :

#!/usr/irissys/bin/irispython
import iris
# call arbitrary class methods
result = iris.cls('%SYS.Namespace').Exists('USER')
if result == 1:
    print(f"Namespace USER is present")