#Vector Search

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La recherche vectorielle est une méthode utilisée dans la recherche d'informations et l'apprentissage automatique pour trouver des éléments similaires sur la base de leurs représentations mathématiques en tant que vecteurs. Dans cette approche, chaque élément est représenté sous la forme d'un vecteur à dimensions élevées, chaque dimension correspondant à un élément ou à une caractéristique de l'élément. Les algorithmes de recherche vectorielle comparent ensuite ces vecteurs pour trouver des éléments similaires, par exemple s'ils présentent des caractéristiques similaires ou s'ils sont proches les uns des autres dans l'espace vectoriel. Pour en savoir plus, cliquez ici.

Annonce Irène Mykhailova · Nov 25, 2025

Bonjour à tous,

Excellente nouvelle pour les développeurs qui débutent avec InterSystems IRIS ! Des tutoriels interactifs et pratiques sont disponibles sur la plateforme Instruqt. Idéaux pour une prise en main rapide, des tests en environnement réel et une confiance accrue dans le développement avec IRIS.

Voici la liste des tutoriels disponibles :

  • Full Stack Tutorial : Découvrez comment IRIS prend en charge l’architecture système full-stack.
  • InterSystems Interoperability : Explorez les outils d’interopérabilité d’IRIS pour connecter et intégrer des systèmes.
  • IRIS for Health Interoperability : Apprenez à utiliser les fonctionnalités d’IRIS for Health pour l’intégration d’applications avec des données provenant d’un dossier médical électronique (DME).
  • REST + Angular Application : Entraînez-vous à créer des applications avec les services REST d’IRIS.
  • RAG using IRIS Vector Search : Découvrez les capacités de recherche vectorielle d’IRIS pour les applications basées sur l’IA.
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Annonce Irène Mykhailova · Sept 29, 2025

Bonjour à la communauté,

Nous sommes ravis de vous présenter un tout nouveau tutoriel Instruqt :

🧑‍🏫 RAG avec InterSystems IRIS Vector Search

Ce laboratoire pratique vous guide dans la création d'un chatbot IA basé sur la génération augmentée de récupération (RAG) et optimisé par InterSystems IRIS Vector Search. Vous découvrirez comment la recherche vectorielle peut être exploitée pour fournir des réponses actualisées et précises, en combinant les atouts d'IRIS et de l'IA générative.

✨ Pourquoi l'essayer ?

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InterSystems officiel Adeline Icard · Mars 27, 2025

InterSystems annonce la disponibilité générale d'InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health et HealthShare Health Connect 2025.1.

La version 2025.1 de la plateforme de données InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS® for HealthTM et HealthShare® Health Connect est désormais disponible. Il s'agit d'une version en maintenance prolongée.

Points forts de la version

Cette nouvelle version propose plusieurs nouvelles fonctionnalités et améliorations, notamment :

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Annonce Irène Mykhailova · Mars 14, 2025

Bonjour à tous,

Voici le premier concours de programmation de l'année, et une surprise vous attend ! Lisez la suite !

🏆 Concours de programmation InterSystems IA : Recherche vectorielle, GenAI et agents IA 🏆

Durée : du 17 mars au 6 avril 2025

Prix : 12 000 $ + une chance d'être invité au Sommet mondial 2025 !

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InterSystems officiel Adeline Icard · Nov 27, 2024

InterSystems annonce la disponibilité générale d'InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health et HealthShare Health Connect 2024.3

La version 2024.3 de la plateforme de données InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS® for HealthTM et HealthShare® Health Connect est désormais généralement disponible (GA).

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InterSystems officiel Adeline Icard · Oct 3, 2024

Nous avons récemment mis à disposition une nouvelle version d'InterSystems IRIS dans le cadre du programme d'accès anticipé à la recherche vectorielle, comprenant un nouvel index Approximate Nearest Neighbor basé sur l'algorithme d'indexation Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Cet ajout permet des recherches de voisins les plus proches très efficaces et approximatives sur de grands ensembles de données vectorielles, améliorant considérablement les performances et l'évolutivité des requêtes.

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