InterSystems 开发者社区汇聚了 23,663 位出色的开发者
InterSystems IRIS 程序员可以在这里学习、分享、了解最新动态、成长,以及收获快乐!

各位开发者们,

我们有个好消息要告诉大家——开发者社区迎来了一位聪明且积极主动的新助手:

🤖 开发者社区机器人(也就是 @DC AI Bot 🤖

Powered by the same IRIS Vector Search technology as the DC AI assistant, our new takes it a step further:这款新推出的@DC AI BotDC AI助手(DC AI assistant) 一样,都采用了IRIS向量搜索技术,但新的 @DC AI Bot 比DC AI助手更进一步:

👉 它会自动扫描每个新发布的问题——如果找到相关答案,就会直接在评论区留下回复。

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· 七月 18 阅读大约需 2 分钟
Fhir-丙型肝炎预测应用

大家好!

本文主要丰富了上一篇文章的内容,并介绍了应用程序的使用方法。

也许您已经读过上一篇文章,但我还是想说,
在完成初始化操作(包括模型创建和训练)后,Fhir HepatitisC Predict 应用程序将预测丙型肝炎(HepatitisC)。

首先

您需要在应用程序上输入一些信息,当然,只是一些检查结果,不包括隐私数据

SHOW显示

点击显示按钮,将显示该指标的数据是否在正常范围内,指标是高还是低。当然,每个指标的数据范围都是通过查询信息获得的,可能与实际范围略有不同。

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问题
· 七月 16
IRIS HTML 标签

大家好,

从 Ensemble 2018 转换到 IRIS 2024 以后,为什么HTML标签无法识别?

在Ensemble 里没问题, 但是从Ensemble复制粘贴到IRIS 以后就出问题

谢谢

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InterSystems 官方
· 六月 23
抢先体验计划:新的表分区功能

您好!

我们正在为即将推出的表分区功能发起抢先体验计划,该功能将帮助 IRIS 客户管理非常大的表,并在数据库和存储层之间分配行数据和关联索引。表分区将深入 IRIS 关系数据管理的核心,为了确保我们的工作顺利开展,我们将与一些积极参与的客户合作,希望他们能够对最初的交付成果提供反馈,我们将根据需要对该功能进行细微调整。

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适用于 InterSystems IRIS® 数据平台InterSystems IRIS® for HealthTMHealthShare® Health Connect 的维护版本 2024.1.42023.1.6 现已正式发布 (GA)。 这些版本包含对最近发布的以下提醒的修复 - 提醒:SQL 查询返回错误结果 | InterSystems。 请通过开发者社区分享您的反馈,以便我们可以共同打造更出色的产品。

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InterSystems 官方
· 六月 19 阅读大约需 4 分钟
2025.1 打造时尚现代的互操作性用户体验

互操作性用户界面现在包括可以在所有互操作性产品中使用的 DTL 编辑器生产配置应用程序的现代化用户体验。您可以在现代化视图与标准视图之间切换。所有其他互操作性屏幕仍采用标准用户界面。请注意,仅对这两个应用程序进行了更改,我们在下面确定了当前可用的功能。

要在升级前试用新屏幕,您可以点击这里,从我们的社区工具包网页中下载 2025.1 版:https://evaluation.intersystems.com/Eval/。请观看“学习服务”中的简短教程构建集成:一种新的用户体验,了解对这些屏幕进行的用户增强!

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· 六月 5 阅读大约需 7 分钟
发布使用 IRIS for Health 的 SMART on FHIR EHR

在过去的几个月里,我一直在从事 SMART on FHIR EHR Launch 的工作,使用 CSIRO 的两个开源应用程序:SMART-EHR-Launcher 和 SMART 表单应用程序来测试 IRIS for Health 的功能。这段旅程非常有趣,我非常感谢能有机会参与这项任务并探索 IRIS for Health 的更多潜力。

在 HL7 AU FHIR Connectathon 上成功演示了多个外部 SMART 应用程序的无缝启动后,我很高兴能与社区分享我的心得。我希望我的见解能帮助其他人更快地开始类似的项目。

这项任务涉及使用 SMART-EHR-Launcher 作为 EHR 来启动 SMART 表单应用程序。同时,IRIS for Health 被用作 EHR 的 FHIR 资源库,其 OAuth2 服务器被用作授权服务器。

在进入激动人心的时刻之前,让我们先仔细了解一下 SMART on FHIR 和 SMART on FHIR EHR 启动仪式。让我们问问我们的好朋友 ChatGPT 和 豆包。

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· 六月 3 阅读大约需 2 分钟
IRIS Interop DevTools: CCDA 和 FHIR 的 IRIS 转换入门

IRIS 支持开箱即用的 CCDA 和 FHIR 转换,但访问和查看这些功能需要大量的时间设置和产品知识。IRIS Interop DevTools 应用程序旨在弥补这一差距,让实施人员能够立即进入并查看产品的内置转换功能。

除了 IRIS XML、XPath 和 CCDA 转换环境,Interop DevTools 软件包现在还提供:

  • FHIR-SDA 转换设置
  • SDA-FHIR 转换设置
  • 构建 FHIR 错误验证
  • 加载 FHIR 转换所需的内容

已经更新仪表板的外观和感触,看起来更加直观和用户友好。在 IRIS 中执行,以便充分利用环境,同时用户界面允许可见性、可重复性以及隔离修改和模块进行测试的能力。

以下是5个功能支持:

1. XPath 评估器: 根据输入 CCD 评估 XPath 并返回结果

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· 五月 15 阅读大约需 1 分钟
一些 FHIR 互操作性适配器示例

各位开发者,大家好!

或许您不得不实现一些场景,这些场景不需要 FHIR 仓库但需要转发 FHIR 请求、管理响应,并且可能运行转换或在两者之间提取一些值。 在这里,您会找到一些可以使用 InterSystems IRIS For HealthHealthShare Health Connect 实现的示例。

在这些示例中,我使用了具有 FHIR 互操作性适配器HS.FHIRServer.Interop.Request 消息的互操作性生产配置。

第一个场景从头开始构建 FHIR 请求(可以来自文件,也可以来自 SQL 查询),然后将其发送到外部 FHIR 服务。图片

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· 五月 15 阅读大约需 24 分钟
基于 Kubernetes 而非传统Mirror的IRIS 高可用部署

在本文中,我们将使用基于分布式存储的 Kubernetes 部署来构建一个 IRIS 的高可用配置,而不使用“传统的”IRIS Mirror。 这种部署将能够容忍与基础架构相关的故障,如节点、存储和可用区故障。 所描述的方法可以大大降低部署的复杂性,代价是 RTO的略微延长。

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Hi 大家好

在本文中,我讲介绍我的应用 iris-AgenticAI .

代理式人工智能的兴起标志着人工智能与世界互动方式的变革性飞跃--从静态响应转变为动态、目标驱动的问题解决方式。参看 OpenAI’s Agentic SDK , OpenAI Agents SDK使您能够在一个轻量级、易用且抽象程度极低的软件包中构建代理人工智能应用程序。它是我们之前的代理实验 Swarm 的生产就绪升级版。

该应用展示了下一代自主人工智能系统,这些系统能够进行推理、协作,并以类似人类的适应能力执行复杂任务。

应用功能

  • Agent Loop 🔄 一个内置循环,可自主管理工具的执行,将结果发回 LLM,并迭代直至任务完成。
  • Python-First 🐍 利用本地 Python 语法(装饰器、生成器等)来协调和连锁代理,而无需外部 DSL。
  • Handoffs 🤝 通过在专业代理之间委派任务,无缝协调多代理工作流程。
  • Function Tools ⚒️ 用 @tool 修饰任何 Python 函数,可立即将其集成到代理的工具包中。
  • Vector Search (RAG) 🧠 原生集成向量存储(IRIS),用于 RAG 检索。
  • Tracing 🔍 内置跟踪功能,可实时可视化、调试和监控代理工作流(想想 LangSmith 的替代方案)。
  • MCP Servers 🌐 通过 stdio 和 HTTP 支持模型上下文协议(MCP),实现跨进程代理通信。
  • Chainlit UI 🖥️ 集成 Chainlit 框架,可使用最少的代码构建交互式聊天界面。
  • Stateful Memory 🧠 跨会话保存聊天历史、上下文和代理状态,以实现连续性和长期任务。

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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)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。

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🚨 计划维护通知 🚨

InterSystems 开发者社区将于明天(2025 年 3 月 22 日)美国东部时间上午 10:30 至下午 12:30(欧洲中部时间下午 16:30 至下午 18:30)进行计划维护。

在此期间,平台可能会出现间歇性停机。我们对给您带来的不便深表歉意,感谢您的耐心等待,我们将努力改进我们的服务。

感谢您的理解!

Maintenance Windows: Keep it short or use it all?

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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。

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· 二月 19 阅读大约需 2 分钟
第二十九章 U - V 开头的术语

第二十九章 U - V 开头的术语

以 U 开头的术语

用户识别码 (UIC)

系统

用户识别码(User Identification Code,UIC)决定了谁可以访问该数据库中的全局。在 UNIX® 系统上,UICgroupid、逗号(,)和 userid 组成;系统管理员在 UNIX® 级别为用户分配 UIC,并使用 IRIS MSU 工具为每个数据库分配 UIC

未认证访问 (unauthenticated access)

系统

IRIS 的访问不基于任何用户身份验证。

Unicode

系统

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· 二月 18 阅读大约需 2 分钟
第二十八章 T 开头的术语

第二十八章 T 开头的术语

以 T 开头的术语

表 (table)

InterSystems SQL

表是一种由表示特定实体的行和表示每个实体特定数据点的列组成的数据结构。

目标角色 (target role)

系统

在受保护的 IRIS 应用中,由应用程序授予给已经是其他角色(称为匹配角色)成员的用户的角色。如果用户拥有匹配角色,则在使用应用程序时,用户还可以被授予一个或多个额外的目标角色。

目标用户 (target user)

系统

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· 二月 17 阅读大约需 2 分钟
第二十七章 S 开头的术语

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 ODBCJDBC 执行查询或类方法。

流接口 (stream interface)

对象(Objects)

IRIS 流接口用于在 ObjectScriptSQLJava 中操作流。

流 (stream)

对象(Objects)

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