大家好！

2025 年 12 月 7 日， InterSystems 开发者社区正式庆祝成立十周年！🥳🎉 现在，让我们向这十年的学习、合作、解决问题和 InterSystems 技术的发展致以崇高的敬意。

无论您是从一开始就在这里，还是最近才加入，感谢您的贡献、问题、想法和支持。这个里程碑属于大家的💖，是大家的共同努力，让这个社区成长为今天的样子，由衷地感谢大家！

作为庆祝活动的一部分，我们邀请大家参与周年纪念特别视频的录制，感谢大家抽出时间分享他们的问候、回忆和赞美之词。

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我们在开发者社区的目标是培养由开发者创建并为开发者服务的高质量、值得信赖的原创技术内容。虽然 ChatGPT 等人工智能工具在写作过程中会有所帮助，但我们希望所有发布的内容都能反映真实的专业知识和个人理解。如果您有任何疑问或希望与人工智能讨论编码问题，请考虑使用我们的Developer Community AI Chat。

可接受的人工智能使用

我们认识到人工智能工具可以帮助编辑和提高清晰度。您可以在以下场景中应用人工智能：

大家好、

投票时间到了！请为InterSystems 2025开发者创意大赛中的最佳应用程序投票：

🔥为最佳应用程序投票 🔥

如何投票？详情如下。

大家好！

我很高兴地宣布，自今年年初以来，我们已将 InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health 和 Health Connect 的许多客户端 SDK 发布到相应的外部存储库（Maven、NuGet、npm 和 PyPI）中。这将为您带来许多好处，例如：

• 您可以在客户端 SDK 发布后立即访问其最新版本，而不受 InterSystems IRIS 发布周期的影响。
• 您可以将 SDK 作为依赖项与生态系统中的本地软件包管理器工具集成，并以行业标准的方式管理依赖项
• 终端用户可直接访问 SDK，例如，当他们希望通过 DBeaver 等 SQL 工具直接访问数据库层时。
• 您可以发布依赖于 InterSystems 客户端 SDK 的项目，而无需将其直接包含在您的项目中。

以下是我们目前已发布的客户端 SDK 的列表，以及最新版本的相应版本号和查找位置：

Java

2025年12月1日，中国 北京——为全球超过10亿份健康档案提供支持的创新数据技术提供商InterSystems近日宣布推出InterSystems HealthShare AI 助手（AI Assistant），这是一款全新的生成式人工智能功能，旨在帮助临床医生、个案管理人员和管理人员更快、更直观地访问和理解患者信息。

HealthShare AI 助手以 InterSystems HealthShare统一健康档案（UCR）这一值得信赖的基础为依托，引入了会话界面，使用户能够使用自然语言提示安全地查询、汇总和浏览复杂的纵向健康记录。 AI 助手可以从数千个不同的临床数据源中查询记录，并利用生成式 AI 来显示相关洞察，使用行业标准展示方式呈现信息，使用户能够更快、更直观地访问全面的患者数据和关键见解。

HealthShare AI 助手的一些关键功能包括：

回顾上一季度，报告中着重强调了几项对本季度报告仍具现实意义的重要进展。

现代数据架构利用实时数据捕获、转换、移动和加载解决方案来构建数据湖、分析仓库和大数据存储库。它能够分析来自不同来源的数据，而不会影响使用这些数据的操作。要实现这一目标，必须建立连续、可扩展、弹性和稳健的数据流。最常用的方法是 CDC（变更数据捕获）技术。CDC 监控小型数据集的生产，自动捕获这些数据，并将其传送到一个或多个接收方，包括分析数据存储库。这样做的主要好处是消除了分析中的 D+1 延迟，因为数据一产生就会在源端被检测到，随后被复制到目的地。

本文将展示 CDC 场景中最常见的两种数据源，既可以是源数据源，也可以是目的地数据源。对于数据源（origin），我们将探讨 SQL 数据库和 CSV 文件中的 CDC。对于数据目的地，我们将使用列式数据库（典型的高性能分析数据库场景）和 Kafka 主题（将数据流传输到云和/或多个实时数据消费者的标准方法）。

概述

本文将为以下互操作场景提供一个示例：

本文第一部分提供了所有背景信息。其中还包括DATATYPE_SAMPLE数据库的链接，您可以使用该链接来跟进示例。

在该部分中，我们探讨了一种易于检测的错误类型（""Access Failure【访问失败】"） ，因为当尝试通过数据库驱动程序读取数据时，它会立即触发一条明确的错误消息。