La convergence continue des technologies d’IA et des systèmes de santé a apporté de nombreuses avancées convaincantes. Plantons le décor. Si vous avez interagi avec des modèles dynamiques comme ChatGPT, vous avez peut-être, comme beaucoup d'entre nous, commencé à envisager son application à l'aide de vos ensembles de données uniques. Supposons que, dans le secteur de la santé, vous souhaitiez associer cette technologie aux dossiers de santé électroniques (DPI), ou peut-être que vous visiez une interopérabilité accrue en utilisant les ressources de FHIR.

L'invention et la vulgarisation des grands modèles de langage (tels que GPT-4 d'OpenAI) ont lancé une vague de solutions innovantes capables d'exploiter de grands volumes de données non structurées qui étaient peu pratiques, voire impossibles, à traiter manuellement jusqu'à récemment. Ces applications peuvent inclure la récupération de données (voir le cours ML301 de Don Woodlock pour une excellente introduction à Retrieval Augmented Generation), l'analyse des sentiments, et même des agents d'IA entièrement autonomes, pour n'en nommer que quelques-uns !

Pourquoi connecter Flask à InterSystems IRIS ?

    La première chose qui nous vient à l'esprit lorsque nous envisageons de coupler Flask avec IRIS est un portail permettant d'interagir avec vos clients et partenaires. Un site web où les patients peuvent accéder à leurs examens cliniques en est un bon exemple. Bien entendu, ce cas nécessiterait une toute nouvelle couche de sécurité, que nous n'avons pas abordée dans notre dernier article. Cependant, nous pouvons l'ajouter sans effort avec Werkzeug, par exemple.

Index

Partie 1

• Présentation de Flask : une revue rapide des documents de Flask (Flask Docs), où vous trouverez toutes les informations dont vous avez besoin pour ce tutoriel;
• Connexion à InterSystems IRIS : un guide détaillé étape par étape sur l'utilisation de SQLAlchemy pour se connecter à une instance d'IRIS;

Partie 2

• Discussion sur cette forme de mise en œuvre : pourquoi nous devrions l'utiliser et les situations où elle est applicable.

Comme la plupart d'entre vous le savent probablement déjà, depuis environ la fin de l'année 2022, InterSystems IRIS a inclus la fonctionnalité de stockage en colonnes dans sa base de données. Dans l'article d'aujourd'hui, nous allons la mettre à l'épreuve en la comparant au stockage en lignes habituel.

Stockage en colonnes

Quelle est la principale caractéristique de ce type de stockage ?

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

ClassClassMethodAs

Nous aurons ensuite en retour un objet Python, qu'IRIS interprète comme la classe %SYS.Python. Donc si j'appelle la méthode avec deux valeurs, comme ceci :

"Hello"

nous aurons comme returnValue quelque chose comme "1@%SYS.

Django, un framework Web de haut niveau écrit en Python, est devenu un incontournable pour les développeurs à la recherche d'une solution robuste, efficace et facile à apprendre pour créer des applications Web. Sa popularité vient de sa polyvalence, offrant aux développeurs une boîte à outils efficace pour créer des applications Web. L'intégration de Django avec InterSystems IRIS introduit une synergie dynamique, offrant aux développeurs une solution complète de développement Web et de gestion de bases de données. C'est pourquoi sur le Portail des Idées, @Evgeny Shvarov a suggéré qu'avoir des Exemples pour travailler avec IRIS et Django serait bénéfique. Dans cet article, nous explorerons deux projets créés pour répondre à l'idée publiée —Django-iris par @Dmitry.Maslennikovet Iris-size-django par @Heloisa.Paiva.

Introduction

Il n'y a pas si longtemps, j'ai vu l'idée de using Python Class Definition Syntax to create IRIS classes

sur le portail d'idées d'InterSystems. Elle a attiré mon attention car l'intégration d'un maximum de syntaxes donne de la visibilité aux produits d'InterSystems pour les programmeurs ayant de l'expérience dans de nombreux langages.

L'auteur de cette idée a souligné la possibilité de créer des classes en utilisant la syntaxe de Python, en plus de celles actuellement disponibles sur IRIS.

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.

ObjectScript : via le SQL dynamique avec %SQL.Statement

Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article. Voyons comment nous pouvons très facilement charger l'ensemble de données, extraire certaines fonctionnalités et l'analyser à l'aide des fonctionnalités du grand modèle de langage OpenAI contenu dans Embedded Python et le framework Langchain.

Chargement de l'ensemble de données

Tout d’abord, nous devons charger l’ensemble de données ou pouvons-nous simplement nous y connecter ?

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.

Configuration de Python intégré pour utiliser la librairie de transformateurs de phrases

Note: Pour cet article, j'utiliserai un système Linux sur lequel IRIS est installé.

Bonjour,

J'ai une question concernant la version de python, j'ai lu sur la doc que la version compatible était 3.9.5 pour le bon fonctionnement de python sur Iris.

Est-ce que nous sommes obligés de rester sur cette version ou pouvons-nous utiliser les versions plus récentes ?  

Merci par avance

Cordialement

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.

Eh bien, peu de temps après, @Dmitry Maslennikov m'a dit "Pourquoi ne le testez-vous pas à partir d'un projet Python ?

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

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.

• 1. IRIS RAG Demo
  • 1.1. Quest-ce que RAG?
  • 1.2. Comment ça marche?
  • 1.3. Installation de la démo
  • • 1.5.1. Le frontend
    • 1.5.2. Le backend
      • 1.5.2.1. Le business service
      • 1.5.2.2. Le business process
      • 1.5.2.3. L'opération LLM

1.1. Quest-ce que RAG?

Bonjour,

Je suis en train de faire un test avec django sur notre base de données. Le but étant de créer une API pour voir la réactivité de celle-ci.

J'ai créé le projet sans problème, j'ai réussi à créer les 16 000 lignes de models avec inspect_db. Tout se passait bien jusqu'au moment où j'ai voulu testé mon projet, 'Accès refusé'.

De ce que j'ai pu voir, Il n'y aurait pas d'erreur de code, car les seules erreurs retournées sont les suivantes.

Je ne pense pas que ce soit un problème majeur, plutôt un manque de pratique sur votre système. Auriez-vous une idée à me soumettre?

Bonjour,

Nous avons voulu mettre en pré-production un flux 100% python, cependant lorsqu'on a lancé la commande iop pour tester avec l'utilisateur qui va déployer via une CI/CD le code, voici ce qu'on obtient:

ssh.gitlab est notre utilisateur, nous sommes sur un serveur Windows 10 et ssh.gitlab est admin.

Y a-t-il des modifications à faire sur le portail d'IRIS ? (Un utilisateur est créé pour la CI/CD suite à ce post)

Merci d'avance !

Cordialement,

Cyril

Bonjour,

En souhaitant créer une production qui récupère un fichier provenant d'une API et qui envoie ce fichier sur un serveur SFTP, j'ai rencontré un problème avec la librairie de Guillaume Rongier.

Je reçois des bytes depuis une opération jusque là aucun problème, j'ai lié un SFTP à mon opération, les credentials sont les bons, l'adresse ip, le port, le dossier dans lequel déposer le fichier également. Cependant j'ai cette erreur:

ERROR <Ens>ErrException: <METHOD DOES NOT EXIST>PutStream+11^EnsLib

Voici mon code:

fromclassXArticleExport

Bonjour,

Je suis toujours en train de préparer le terrain pour inclure la librairie de Guillaume Rongier pour utiliser InterSystems entièrement via Python. Cependant notre environnement local tourne sur Docker avec l'OS linux, jusque là nous n'avons aucun problème avec la librairie. Le problème arrive lorsque l'on passe sur la pré-production où iris est installé directement sur Windows. J'installe les librairies requises avec le package pip et un fichier requirements.txt contenant ceci:
 

dataclass_csv==1.4.0.0

Bonjour,

Je suis actuellement le projet d'auto-formation de @Guillaume Rongier pour faire du 100% Python sur InterSystems, j'ai suivi les étapes une par une cependant, lorsqu'il s'agit de créer une production, cela ne marche pas. Voici mon erreur:

iop --migrate /home/irisowner/dev/src/settings.py
Traceback (most recent call last):
  File "/home/irisowner/.local/bin/iop"in

J'ai utilisé le projet dans lequel nous avons déjà tout créé dans mon entreprise (en local pour éviter de casser la production).

Comment déployer les productions IRIS sereinement et plus rapidement ?

L'objectif des productions d'interopérabilité est de vous permettre de connecter des systèmes afin de transformer et d'acheminer des messages entre eux. Pour connecter des systèmes, vous développez, configurez, déployez et gérez des productions qui intègrent plusieurs solutions.

C’est ce que nous dit la documentation InterSystems sur son site de référence, mais que faut-il réellement faire pour déployer une production ?

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur le moyen de se connecter aux InterSystems Cloud Services à partir de l'application Python à l'aide du pilote InterSystems DB-API.

📺 Connexion aux InterSystems Cloud Services avec Python

import os

# Récupérer les variables d'environnement
db_host = os.getenv('DB_HOST')
db_port = os.getenv('DB_PORT')
db_namespace = os.getenv('DB_NAMESPACE')
db_username = os.getenv('DB_USERNAME')
db_password = os.getenv('DB_PASSWORD')

# Créer une connexion à la base de données
conn = irisnative.createConnection(db_host, db_port, db_namespace, db_username, db_password)

# Créer une instance IRIS à partir de cette connexion
iris_native = irisnative.createIris(conn)

status = iris_native.classMethodValue('%SYSTEM.OBJ', 'Load', 'Production.cls', 'ck')

if status == 1:
    print("Le fichier Production.cls a été compilé avec succès.")
else:
    print("Une erreur s'est produite lors de la compilation du fichier Production.cls.")



Ce code Python fonctionne parfaitement mais je cherche une autre alternative sans créer de connexion à IRIS afin d'éviter toute faille de sécurité

Est-il possible d'utiliser Django avec InterSystems Iris, dont les classes sont implémentées en ObjectScript ?

Class EpErp.ARTICLES Extends (%Persistent, %JSON.Adaptor, %XML.

Les paramètres nommés peuvent être obtenus avec SQLAlchemy :  

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

_engine = create_engine('iris+emb:///')as

ou avec une API native :

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

# 

sqlalchemy==1.40.5

Cela fonctionne aujourd'hui depuis la version IRIS 2021.2+

Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur en Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai qui vous est imparti pour analyser certaines données dans IRIS soit serré. Bien sûr, InterSystems offre 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 le bon vieux Pandas et de laisser IRIS pour une autre fois.

Pour le prochain Concours Python, j'aimerais faire une petite démo, sur la création d'une simple application REST en Python, qui utilisera IRIS comme base de données. Et utiliser les outils suivants

• Le cadre FastAPI, très performant, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production.
• SQLAlchemy est la boîte à outils SQL et le Mapping objet-relationnel de Python qui donne aux développeurs en Python toute la puissance et la flexibilité de SQL.
• Alembic est un outil léger de migration de base de données à utiliser avec le SQLAlchemy Database Toolkit pour Python.
• Uvicorn est une implémentation de serveur web ASGI pour Python.

Bonjour la Communauté,

pour se former rapidement et en totale autonomie sur IRIS, je vous propose quelques liens qui pourront vous aider dans cette belle promenade riche en découvertes :

1. InterSystems Developer Hub
   • Tutoriel Full Stack Construisez l’infrastructure informatique d’une entreprise qui torréfie et vend du café. Découvrez comment InterSystems IRIS peut servir de colonne vertébrale à votre architecture informatique

Salut la Communauté,

Il est temps d'annoncer les gagnants du concours de développement Python InterSystems 2023 ! 

Merci à tous nos incroyables participants qui ont soumis 15 applications🔥 

FHIR a transformé le secteur des soins de santé en fournissant un modèle de données normalisé pour la création d'applications de soins de santé et en favorisant l'échange de données entre les différents systèmes de soins de santé. La norme FHIR est basée sur des approches modernes axées sur les API, ce qui la rend plus accessible aux développeurs mobiles et web. Cependant, l'interaction avec les API FHIR peut encore s'avérer difficile, en particulier lorsqu'il s'agit de requêter des données à l'aide du langage naturel.