IRIS 2024.2 版本包含一项变更（DP-432503），该变更要求Web Gateway最初连接到 IRIS 时所使用的用户（通常是 CSPSystem）必须对承载 REST web applicatioon 的dispatch类的数据库具备 READ 权限。

在不满足该条件的情况下，就会引发一个错误，这会向调用者返回一个 HTTP 404 状态码，而非预期的 HTTP 401 状态码。

显然，这个问题将在 2024.3 版本中修复，参考编号为 DP-432898 / ALI048：REST 登录端点将返回 401 HTTP 错误码而非 404，但作为持续交付（CD）版本，2024.2 不会获得维护版本修正。

解决方法是让 CSPSystem 用户对安装WebTerminal所在命名空间的数据库具备读权限。

下面是所需的步骤：

1. 创建一个新的资源 “%DB_WEBTERMINAL”，并设置 “WEBTERMINAL” 数据库使用该资源，而非 “%DB_% DEFAULT”。

2. 创建一个名为 “% DB_WEBTERMINAL” 的角色，该角色能让角色持有者对 “% DB_WEBTERMINAL” 资源具有读写（RW）访问权限。

第四十九章 终端输入 输出 - 转义序列编程

转义序列编程

转义序列的 ANSI 标准使智能终端的编程变得实用。字符串中转义字符及其后面的所有字符不会显示在屏幕上，但会更新$X和$Y 。使用WRITE *语句将转义序列发送到终端，并通过直接设置$X和$Y来保持它们最新。

ANSI 标准建立了转义序列的标准语法。特定转义序列的效果取决于使用的终端类型。

每次READ之后在$ZB中查找传入的转义序列。 IRIS 将 ANSI 标准转义序列和任何其他使用 ANSI 形式的转义序列放入$ZB中。 IRIS 可识别两种形式的转义序列：

2024.3 版 InterSystems IRIS^® 数据平台、InterSystems IRIS^® for Health 和 HealthShare^® Health Connect 现已正式发布 (GA)。

版本亮点

在此版本中，您可以期待一系列激动人心的更新，包括：

借助 InterSystems 行业标准认证考试，您和您的团队可以获得认证，以验证您的技能并证明您拥有 InterSystems 技术方面的专业知识。 查找适合您的角色的考试！

如何下载5.2.4版本cache

我们已经有一段时间没有在开发者社区上发表关于嵌入式 Git 的文章了，我想借此机会更新一下今年我们完成的大量工作以及未来的工作计划。

背景信息

如果您要在 IRIS 上构建解决方案，并想要使用 Git，那就太棒了！ 只需将 VSCode 与本地 Git 仓库结合使用，并将更改推送到服务器上即可，就是这么简单。

但在以下使用场景中该怎么办：

第二十一章 P 开头的术语

主持久超类 (primary persistent superclass)

对象（Objects）

一个类的主要持久超类决定了该类的持久行为。默认情况下，主要持久超类是超类列表中最左侧的持久超类。通常，与相同主要持久超类相关联的类的所有数据一起存储。

主卷 (primary volume)

系统

卷集中的第一个卷或唯一卷。

主设备 (principal device)

系统

与进程相关联的输入/输出设备，通常是终端或计算机键盘和显示器。对于后台进程，你可以在 JOB 命令中分配主设备，或者在系统配置编辑器中将其设置为父进程的主设备。如果不以这些方式设置设备，则后台进程的默认设备是空设备（null device）。

第二十五章 S 开头的术语

以 S 开头的术语

模式演变 (schema evolution)

对象（Objects）

模式演变允许你在不丢失使用旧类定义存储的数据访问能力的情况下，为类添加新的类成员。

搜索用户 (search user)

系统

IRIS 连接到 LDAP 服务器的用户，其权限允许搜索 LDAP 数据库。其值在 LDAP 配置页面（系统管理 > 安全 > 系统安全 > LDAP 配置）的 LDAP 搜索用户 DN 或用于搜索的 LDAP 用户名字段中指定。（请注意，如果启用了 Kerberos，页面名称和菜单选项中会包含 Kerberos。）

次要卷 (secondary volume)

系统

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。

第六十六章 打印机

打印机

本页讨论了如何在 IRIS 数据平台中配置和使用打印设备。打印机是仅物理输出设备。打印机可以是字符打印机，也可以是非字符设备，例如传真或绘图仪。

在大多数情况下，输出不会直接发送到打印机。通常，要打印的输出首先发送到逻辑假脱机设备（^SPOOL 全局）。然后，可以将 ^SPOOL 全局的内容发送到物理打印机。有关假脱机的更多详细信息，请参阅 假脱机设备。

第二十七章 S 开头的术语

存储接口 (storage interface)

对象（Objects）

使用自定义存储或编写自己的存储类时必须实现的一组方法。

存储策略 (storage strategy)

对象（Objects）

类使用的存储策略在编译时评估为存储定义，决定数据的存储方式。

存储过程 (stored procedure)

SQL

存储过程允许你从 ODBC 或 JDBC 执行查询或类方法。

流接口 (stream interface)

对象（Objects）

IRIS 流接口用于在 ObjectScript、SQL 和 Java 中操作流。

流 (stream)

对象（Objects）

第五十一章 File 输入 输出 - 文件路径名工具

文件路径名工具

如果当前设备是顺序文件，则$ZIO包含该文件的完整路径名。

可以使用$ZSEARCH返回指定文件或目录的完整文件规范（路径名和文件名）。文件名可能包含通配符， $ZSEARCH使用通配符返回一系列满足通配符的完全限定路径名。

%Library.File 类包含许多提供文件系统服务的方法。这些包括：

首先，祝开发者社区的各位成员新年快乐！ 我们希望今年为大家带来更多好东西，今天我想介绍 VS Code的最新版 Intersystems Language Server 扩展程序。 大多数 Language Server 改进都可以通过 ObjectScript 扩展 UI 体验到，因此您可能不知道 2024 年我们发布了 Intellisense 和鼠标悬停等方面的许多改进。 请快速浏览 Language Server 更新日志 看看您错过了什么。 最近发布的2.7.0 版本带来了对 Windows ARM 平台的支持，因此，如果您使用 Surface Pro 11 这类设备（我正在用这台设备愉快地写这篇帖子），那么您现在可以在您的设备上获得出色的 ObjectScript 开发体验。 赶快试用一下，并在下方评论区中分享您的使用心得。

第六十章 假脱机设备 - WRITE 命令

WRITE 命令

要将一行写入 ^SPOOL 全局变量，请发出 WRITE 命令，以行终止符字符结尾。例如

   /* Writing to the ^SPOOL global */
   OPEN 2 
   USE 2 
     WRITE "First line of text",!
     WRITE "Second line of text",!
   CLOSE 2

   /* Displaying the ^SPOOL global */
   WRITE ^SPOOL(1,1),^SPOOL(1,2)

每行都以行终止符（感叹号）结尾，并存储在单独的全局节点中。

但是，在生成单个打印行时，可能需要使用多个 WRITE 命令;如果 WRITE 不包含行终止符，则下一个 WRITE 命令将附加到同一打印行。两者都写入同一个全局节点。此行保存在缓冲区中，在发出行终止字符或关闭后台处理程序设备之前，不会写入后台处理程序全局。