社区朋友们好，

传统的基于关键词的搜索方式在处理具有细微差别的领域特定查询时往往力不从心。而向量搜索则通过语义理解能力，使AI智能体能够根据上下文（而非仅凭关键词）来检索信息并生成响应。

本文将通过逐步指导，带您创建一个具备代理能力的AI RAG（检索增强生成）应用程序。

实现步骤:

1. 添加文档摄取功能：
   • 自动获取并建立文档索引（例如《InterSystems IRIS 2025.1版本说明》）
   • 实现向量搜索功能
2. 构建向量搜索智能体
3. 移交至主智能体（分流处理）
4. 运行智能体

1. Create Agent Tools 添加文档摄取功能

Implement Document Ingestion: Automated ingestion and indexing of documents

1.1 - 以下是实现文档摄取工具的代码：

    def ingestDoc(self):
        #Check if document is defined, by selecting from table
        #If not defined then INGEST document, Otherwise back
        embeddings = OpenAIEmbeddings()	
        #Load the document based on the fle type
        loader = TextLoader("/irisdev/app/docs/IRIS2025-1-Release-Notes.txt", encoding='utf-8')      
        
        documents = loader.load()        
        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
        
        texts = text_splitter.split_documents(documents)
                       
        #COLLECTION_NAME = "rag_document"
        db = IRISVector.from_documents(
            embedding=embeddings,
            documents=texts,
            collection_name = self.COLLECTION_NAME,
            connection_string=self.CONNECTION_STRING,
        )

        db = IRISVector.from_documents(embedding=embeddings,documents=texts, collection_name = self.COLLECTION_NAME, connection_string=self.CONNECTION_STRING,)

向量搜索智能体（Vector Search Agent）能够自动完成文档的摄取（ingest）与索引构建（index）， 该新功能在InterSystems IRIS 2025.1的数据资源文件夹里） 至 IRIS 向量存储， 只有当数据尚未存在时，才执行该操作。

运行以下查询以从向量存储中获取所需数据：

SELECT
id, embedding, document, metadata
FROM SQLUser.AgenticAIRAG

1.2 - 实现向量搜索功能

以下代码为智能体提供了搜索能力：

 def ragSearch(self,prompt):
        #Check if collections are defined or ingested done.
        # if not then call ingest method
        embeddings = OpenAIEmbeddings()	
        db2 = IRISVector (
            embedding_function=embeddings,    
            collection_name=self.COLLECTION_NAME,
            connection_string=self.CONNECTION_STRING,
        )
        docs_with_score = db2.similarity_search_with_score(prompt)
        relevant_docs = ["".join(str(doc.page_content)) + " " for doc, _ in docs_with_score]
        
        #Generate Template
        template = f"""
        Prompt: {prompt}
        Relevant Docuemnts: {relevant_docs}
        """
        return template

分流代理处理传入的用户查询，并将其委托给矢量搜索代理，后者执行语义搜索操作，以检索最相关的信息。

在这一系列文章中，我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题：

• Git 101
• Git 流程（开发流程）
• GitLab 安装
• GitLab 工作流
• 持续交付
• GitLab 安装和配置
• GitLab CI/CD

在上一篇文章中，我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因，以及如何使用 Git 开发软件。 我们的侧重点仍是软件开发的实现部分，但本部分会介绍：

• GitLab 工作流 - 从想法到用户反馈的完整软件生命周期流程
• 持续交付 – 软件工程方式，团队通过这种方式在短周期内制作软件，从而确保软件可以随时实现可靠发布。 它的目的是更快速、更频繁地构建、测试和发布软件。

[翻译文章：大型数据集的存储注意事项]这篇文章其实很有用， 但恐怕注意的人不多，特意写文章介绍一下。

USEEXTENTSET翻译过来就是"使用EXTENT集合“，不够直白，它的工作简单说就是：通过哈希类名，使用更短的Global名字。

虽然在一项研究中，与医生的回答相比，一些专业人士确实更喜欢ChatGPT的回答，但凯洛格Kellog研究人员表示，现在判断人工智能是否真的能与医生的专业知识和对待病人的态度相媲美还为时过早。

根据本周发表在《美国医学会杂志》(JAMA Internal Medicine)上的一项研究，人工智能聊天机器人助手可以为患者的健康问题提供可以与医生回复相提并论的同等质量而且富有同情心的答复。

一组有执照的医护人员比较了医生和聊天机器人2022年10月在社交媒体论坛Reddit的r/AskDocs上公开提出的病人问题的回答，到了12月下旬他们被ChatGPT的答复征服了。

研究作者称："聊天机器人的回答比医生的回答更受欢迎，而且在质量和同情心方面的评价都明显更高。“

加州大学圣地亚哥分校高通研究所的约翰-艾尔斯(John Ayers)撰写的《比较医生和人工智能聊天机器人对发布在公共社交媒体论坛上的患者问题的回应》的研究新闻很快被大量报道，其中充满了决定性的动词，如 "超越"、"击败 "或 "战胜"，医生们上了头条，而ChatGPT成为了胜利者。

但其他生成型人工智能学者并不确定ChatGPT的同理心是否能取代医生的同理心。

谁没有 Library.SQLCatalogPriv

第十章 CSP 架构 - Category

Category: AllowPrefix

如果应用程序依赖于调用以同一组字符开头的多个类或包，请使用AllowPrefix选项。

重要提示：如果应用程序依赖于调用上面列出的以外的任何类，则使用它可能是不安全的。建议确定是否需要调用此类，并为部署执行风险评估，以便了解使类可用的含义。

要使给定的Web应用程序能够调用以相同字符集开头的类或程序包，请在%sys命名空间中使用以下命令：

Set ^SYS("Security", "CSP", "AllowPrefix", "web-app-name", "prefix") = value

其中

第十七章 进程内存

介绍

进程使用许多不同的资源来实现其目标。其中包括部分或全部 CPU 周期、内存、外部存储、网络带宽等。这篇文章是关于内存使用的。具体来说，它处理为数据存储分配的内存，例如：
- 公共和私有变量

当第一次为它们分配值时，它们被分配了内存空间。在局部数组的情况下，局部变量名称加上所有下标的值的组合引用单个变量值。

除了包含极长字符串的变量外，变量会占用与 $STORAGE 相关的空间。包含极长字符串的变量以不同方式存储，并且不占用 $STORAGE 中的空间。

• 对象实例

每当实例化一个对象时，都会分配空间来保存对象的当前内容以及它所引用的对象。删除最后一个对象引用时返回该空间。

• 本地 I/O 缓冲区

将与该进程正在使用的设备相关联的 I/O 缓冲区存储在进程空间中。

第十五章 SQL窗口函数概述（二）

ROW子句

ROW子句可以与FIRST_VALUE(字段)和SUM(字段)窗口函数一起使用。
可以为其他windows函数指定它，但不执行任何操作(有或没有ROWS子句的结果相同)。

ROWS子句有两种语法形式:

ROWS framestart
ROWS BETWEEN framestart AND frameend

Framestart和frameend有五个可能的值:

第117章 属性关键字 - Transient

指定属性是否存储在数据库中。仅适用于持久类。

用法

要指定属性不存储在数据库中，请使用以下语法：

Property name As classname [ Transient ];

否则，请省略此关键字或将该词放在该关键字之前。

详情

对于持久化类，指定属性不存储在数据库中。

请注意， IRIS验证瞬态属性的方式与验证其他属性的方式相同。例如，当保存对象时，系统会验证其所有属性，包括所有临时属性。

在子类中，可以将非瞬态属性标记为瞬态Transient，但不能反过来。

默认

如果省略此关键字，则属性不是瞬态Transient的。

第118章 查询关键字 - ClientName

此查询的客户端投影使用的别名。

用法

要在将查询投影到客户端语言时覆盖查询的默认名称，请使用以下语法:

第十五章 使用管理门户SQL接口（二）

过滤模式内容

Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
1. 通过单击SQL interface页面顶部的Switch选项，指定希望使用的名称空间。
这将显示可用名称空间的列表，可以从中进行选择。
2. 应用筛选器或从模式下拉列表中选择模式。

可以使用Filter字段通过输入搜索模式来筛选列表。
可以在一个模式或多个模式中筛选模式，或筛选表/视图/过程名(项)。
搜索模式由模式名、点(.)和项目名组成——每个名称由文字和通配符的某种组合组成。字面值不区分大小写。
通配符是:

这是我们团队参加的第一届InterStstems编程竞赛！ 快来看看投票给我们！

超额预订管理系统结合了酒店业的独特条件，例如房价，订购渠道，客户需求等。 本系统使用机器学习算法（例如：KNN / ES-RNN ...）来准确预测酒店的每日未入住和入住率，并进一步与收益结合以找到最佳的最大客房销售量，从而精准增加酒店的边际收益。

在这一系列文章中，我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题：

• Git 101
• Git 流程（开发流程）
• GitLab 安装
• GitLab 工作流
• 持续交付
• GitLab 安装和配置
• GitLab CI/CD
• 为何使用容器
• 使用容器的 GitLab CI/CD

在第一篇文章中，我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因，以及如何使用 Git 开发软件。

在第二篇文章中，我们介绍了 GitLab 工作流 – 一个完整的软件生命周期流程，并介绍了持续交付。

在第三篇文章中，我们介绍了 GitLab 安装和配置以及将环境连接到 GitLab

在第四篇文章中，我们编写了 CD 配置。

在这篇文章中，我们将介绍容器以及使用容器的方法（和原因）。

第三章 HL7 架构和可用工具 - 使用 HL7 架构结构页面

使用 HL7 架构结构页面

通过 HL7 架构页面，可以导入和查看 HL7 版本 2 架构规范。要显示此页面，请从主页中选择互操作性 > 互操作 > HL7 v2.x > HL7 v2.x 架构结构。有关使用此页面的一般信息，请参阅在产品中使用虚拟文档中的“使用架构结构页面”。

HL7 模式页面提供了一个附加选项卡：消息类型。此选项卡将两个消息结构标识为请求/响应对。

查看文档类型列表

要列出某个类别中的所有文档类型结构，请首先选择该类别，然后单击“DocType 结构”选项卡。

第四章 使用 %REST.API 类创建 REST 服务

本章介绍如何使用 %REST.API 类来创建、更新和删除 REST 服务。

使用 %REST.API 类创建或更新 REST 服务

创建 REST 服务的推荐方法是从 REST 服务的 OpenAPI 2.0 规范开始，并使用它来生成 REST 服务类。要使用 %REST.API 类执行此操作：