1. IRIS RAG Demo

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.

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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.

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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.
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En tant que modèle linguistique d'IA, ChatGPT est capable d'effectuer une variété de tâches telles que traduire, écrire des chansons, répondre à des questions de recherche et même générer du code informatique. Avec ses capacités impressionnantes, ChatGPT est rapidement devenu un outil populaire pour diverses applications, des chatbots à la création de contenu.
Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Ainsi, dans cet article, je vais démontrer les étapes suivantes pour construire une IA ChatGPT personnalisée en utilisant le LangChain Framework:

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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.

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Salut la Communauté !

Dans cet article, nous présentons un aperçu de SQLAlchemy, alors commençons !

SQLAlchemy est une boîte à outils Python SQL qui sert de pont entre votre code Python et le système de base de données relationnelle de votre choix. Créée par Michael Bayer, elle est actuellement disponible en tant que bibliothèque open-source sous la licence MIT. SQLAlchemy prend en charge un large éventail de systèmes de bases de données, notamment PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle et Microsoft SQL Server, ce qui la rend polyvalente et adaptable aux différentes exigences des projets.

Les outils SQLAlchemy SQL Toolkit et Object Relational Mapper (mappeur objet-relationnel) constituent un jeu complet d'outils pour travailler avec des bases de données et Python. Il comporte plusieurs domaines distincts de fonctionnalité que vous pouvez utiliser individuellement ou dans des combinaisons diverses. Les principaux composants sont illustrés ci-dessous, les dépendances des composants étant organisées en couches :

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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.

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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.

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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.

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Article
· Nov 24, 2023 4m de lecture
Un framework oui, mais un framework adapté

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.

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Question
· Déc 11, 2023
Accès refusé

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.

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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:

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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

https://www.youtube.com/embed/TRrkrsB8GpE
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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:

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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.

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Article
· Fév 16 2m de lecture
Types en Python et en ObjectScript

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

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Il me semble que c'était 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 souvenez bien, IRIS était supérieur à PostgreSQL et dépassait considérablement MySQL en termes d'insertions, sans grande différence au niveau des requêtes.

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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.

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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.

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

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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 Maslennikov et Iris-size-django par @Heloisa Paiva.

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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?...). 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.

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