搜索​​​​

如今，关于大语言模型、人工智能等的消息不绝于耳。向量数据库是其中的一部分，并且已经有非IRIS的技术实现了向量数据库。 为什么是向量？ 相似性搜索：向量可以进行高效的相似性搜索，例如在数据集中查找最相似的项目或文档。传统的关系数据库是为精确匹配搜索而设计的，不适合图像或文本相似性搜索等任务。 灵活性：向量表示形式用途广泛，可以从各种数据类型派生，例如文本（通过 Word2Vec、BERT 等嵌入）、图像（通过深度学习模型）等。 跨模态搜索：向量可以跨不同数据模态进行搜索。例如，给定图像的向量表示，人们可以在多模式数据库中搜索相似的图像或相关文本。 还有许多其他原因。 因此，对于这次 pyhon 竞赛，我决定尝试实现这种支持。不幸的是我没能及时完成它，下面我将解释原因。 有几件重要的事情必须完成，才能使其充实 使用 SQL 接受并存储向量化数据，简单的示例（本例中的 3 是维度数量，每个字段都是固定的，并且该字段中的所有向量都必须具有精确的维度） create table items(embedding vector( 3 )); insert into items (embedding) values ( '[1,2,3]' ); insert into items (embedding) values ( '[4,5,6]' ); 相似度函数，相似度有不同的算法，适合对少量数据进行简单搜索，不使用索引 -- Euclidean distance select embedding, vector.l2_distance(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; -- Cosine similarity select embedding, vector.cosine_distance(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; -- Inner product select embedding, -vector.inner_product(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; 自定义索引，有助于更快地搜索大量数据，索引可以使用不同的算法，并使用与上面不同的距离函数，以及其他一些选项 新南威尔士州 倒排文件索引 搜索将使用创建的索引，其算法将找到所请求的信息。 插入向量 该向量应该是一个数值数组，可以是整数或浮点数，也可以是有符号的或无符号的。在IRIS中我们可以将其存储为$listbuild，它具有良好的表示性，已经支持，只需要实现从ODBC到逻辑的转换。 然后，可以使用外部驱动程序（例如 ODBC/JDBC）或使用 ObjectScript 从 IRIS 内部以纯文本形式插入值 普通 SQL insert into items (embedding) values ( '[1,2,3]' ); 来自ObjectScript set rs = ##class ( %SQL.Statement ). %ExecDirect (, "insert into test.items (embedding) values ('[1,2,3]')" ) set rs = ##class ( %SQL.Statement ). %ExecDirect (, "insert into test.items (embedding) values (?)" , $listbuild ( 2 , 3 , 4 )) 或者嵌入式 SQL &sql( insert into test.items (embedding ) values ('[ 1 , 2 , 3 ]')) set val = $listbuild ( 2 , 3 , 4 ) &sql( insert into test.items (embedding ) values (:val)) 它将始终存储为 $lb()，并在 ODBC 中以文本格式返回 意外行为 在使用 DBeaver 进行测试期间，我发现连接后的第一行插入正确，但所有其他行均按原样插入，没有任何验证或转换。 然后我发现，JDBC默认使用快速插入，在这种情况下，它将插入的数据直接存储到全局变量中，所以我必须手动将其关闭 在 DBeaver 中，在 FeatureOption 字段中选择 optfastSelect 计算 我们需要向量来支持两个向量之间距离的计算 为了这次比赛，我需要使用嵌入式Python，这就带来了一个问题，如何在嵌入式Python中操作$lb。 %SYS.Class中有一个方法ToList，但Python包IRIS没有内置该方法，需要通过ObjectScript方式调用它 ClassMethod l2DistancePy(v1 As dc.vector.type, v2 As dc.vector.type) As %Decimal (SCALE= 10 ) [ Language = python, SqlName = l2_distance_py, SqlProc ] { import iris import math vector_type = iris.cls('dc.vector.type') v1 = iris.cls(' %SYS.Python ').ToList(vector_type.Normalize(v1)) v2 = iris.cls(' %SYS.Python ').ToList(vector_type.Normalize(v2)) return math.sqrt(sum([(val1 - val2) ** 2 for val1, val2 in zip(v1, v2)])) } 它看起来一点也不正确。我希望 $lb 可以在 python 中即时解释为列表，或者在列表内置函数 to_list 和 from_list 中解释 另一个问题是当我尝试使用不同的方式测试此功能时。使用嵌入式Python中的SQL，使用嵌入式Python编写的SQL函数，它会崩溃。因此，我还必须添加 ObjectScript 的功能。 ModuleNotFoundError: No module named 'dc' SQL Function VECTOR.NORM_PY failed with error: SQLCODE=-400,%msg=ERROR #5002: ObjectScript error: <OBJECT DISPATCH>%0AmBm3l0tudf^%sqlcq.USER.cls37.1 *python object not found 目前在 Python 和 ObjectScript 中实现了计算距离的函数 欧氏距离 [SQL]_system@localhost:USER> select embedding, vector.l2_distance_py(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; + -----------+----------------------+ | embedding | distance | + -----------+----------------------+ | [4,5,6] | 5.91607978309961613 | | [1,2,3] | 10.77032961426900748 | + -----------+----------------------+ 2 rows in set Time : 0.011 s [ SQL ]_system@localhost: USER > select embedding, vector.l2_distance(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; + -----------+----------------------+ | embedding | distance | + -----------+----------------------+ | [4,5,6] | 5.916079783099616045 | | [1,2,3] | 10.77032961426900807 | + -----------+----------------------+ 2 rows in set Time : 0.012 s 余弦相似度 [SQL]_system@localhost:USER> select embedding, vector.cosine_distance(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; + -----------+---------------------+ | embedding | distance | + -----------+---------------------+ | [4,5,6] | .034536677566264152 | | [1,2,3] | .11734101007866331 | + -----------+---------------------+ 2 rows in set Time : 0.034 s [ SQL ]_system@localhost: USER > select embedding, vector.cosine_distance_py(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; + -----------+-----------------------+ | embedding | distance | + -----------+-----------------------+ | [4,5,6] | .03453667756626421781 | | [1,2,3] | .1173410100786632659 | + -----------+-----------------------+ 2 rows in set Time : 0.025 s 内积 [SQL]_system@localhost:USER> select embedding, vector.inner_product_py(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; + -----------+----------+ | embedding | distance | + -----------+----------+ | [1,2,3] | 46 | | [4,5,6] | 118 | + -----------+----------+ 2 rows in set Time : 0.035 s [ SQL ]_system@localhost: USER > select embedding, vector.inner_product(embedding, '[9,8,7]' ) distance from items order by distance; + -----------+----------+ | embedding | distance | + -----------+----------+ | [1,2,3] | 46 | | [4,5,6] | 118 | + -----------+----------+ 2 rows in set Time : 0.032 s 另外还实现了数学函数：add、sub、div、mul。 InterSystems 支持创建自己的聚合函数。因此，可以对所有向量求和或求平均值。但不幸的是，InterSystems 不支持使用相同的名称，需要使用自己的名称（和模式）来执行函数。但它不支持聚合函数的非数值结果 简单的 vector_add 函数，返回两个矢量的和 当用作聚合时，它显示 0，而预期矢量也是 建立索引 不幸的是，由于我在实现过程中遇到了一些障碍，我没能完成这一部分。 缺乏内置的 $lb 到 python 列表转换以及当 IRIS 中的矢量存储在 $lb 中时返回，并且所有具有构建索引的逻辑预计都在 Python 中，从 $lb 获取数据并将其设置回全局变量也很重要 缺乏对Global的支持 IRIS 中的 $Order，支持方向，因此可以反向使用，而Python内嵌的 order 实现没有它，因此需要读取所有键并反转它们或将末尾存储在某处 由于对上面提到的从 Python 调用的 Python 的 SQL 函数的不好的体验而产生疑问 在构建索引期间，预计会在图形中存储矢量之间的距离，但在global里保存浮点数时遇到了bug 我在工作中发现了11 个嵌入式 Python 问题，所以大部分时间都是在寻找解决方法来解决问题。在名为iris-dollar-list的 @Guillaume.Rongier7183 项目的帮助下，我成功解决了一些问题。 安装 无论如何，它仍然可用，并且可以与 IPM 一起安装，即使功能有限也可以使用 zpm "install vector" 或者在开发模式下使用 docker-compose git clone https://github.com/caretdev/iris-vector.git cd iris-vector docker-compose up -d

Manifest也许应该被翻译成“清单”， 字典上是这么解释的： 提供船舶及其货物和其他物品、乘客和船员的全面细节的文件，供海关官员使用，比如：飞机上的乘客或货物清单； 一辆货运列车的车厢清单。 在计算机语言中， Manifest可以是各种格式，用的最多的是xml和json，在IRIS中，manifest是xml格式的， 放在objectscript类的XDATA块里。 ## 编写mainfest IRIS用manifest来做配置。内部工具*%install*, 会读取manifest, 生成真正的objectscript代码来配置IRIS。我们来看个基本的例子。 ### 基本用法 下面的User.Manifest.cls` ,它配置了IRIS的global buff, bbsize等等, 然后还创建了一个命名空间。 ```java Include %occInclude Class User.Manifest { ClassMethod setup(ByRef pVars, pLogLevel As %Integer = 3, pInstaller As %Installer.Installer, pLogger As %Installer.AbstractLogger) As %Status [ CodeMode = objectgenerator, Internal ] { Quit ##class(%Installer.Manifest).%Generate(%compiledclass, %code, "MyInstall") } XData MyInstall [ XMLNamespace = INSTALLER ]{ } } ``` 稍微解释一下代码： - `Include %occInclude`是必须的 - `setup()`用来读取manifest的内容，完成配置工作。用户基本不用修改这个method。 - mainifest本身的逻辑层次很清楚，要配置什么内容查查文档都可以。上面的manifest只是个示意，真正用起来可以需要非常多的配置项，比如namespace, database的配置，有很多的标签可选。 ### 传参数给manifest 调用manifest的method, 也就是例子里的setup(), 注意第一个参数是`ByRef pVars`。这是objectscript里常用的By referrence的传参方式。请看下面的例子： ```java Include %occInclude Class User.Manifest { ClassMethod main(){ Set pVars("Namespace")="MYNAMESPACE" Set pVars("AnotherKey")= "AnotherValue" $$$ThrowOnError(..CreateNamespace(.pVars)) } ClassMethod CreateNamespace(ByRef pVars, pLogLevel As %Integer = 3, pInstaller As %Installer.Installer, pLogger As %Installer.AbstractLogger) As %Status [ CodeMode = objectgenerator, Internal ]{ Quit ##class(%Installer.Manifest).%Generate(%compiledclass, %code, "CreateNamespace") } XData CreateNamespace [ XMLNamespace = INSTALLER ]{ } } ``` 上面code在main()里定义了一个pVars, 放了两个key-value， 用来调用CreateName()。 定义的namespace在manifest用到了， Anotherkey被用在了log里， 只是一个示意。 注意这个定义： `Dir="${MGRDIR}/${Namespace}"`。 其中的`MGRDIR`不需要自己定义。Manifest有一堆自己定义的Variable, 用的最多的是 CFGDIR, CSPDIR, INSTALLDIR, MGRDIR, PORT等等。具体列表见文档。 ### 更多的用法 下面这个例子包括了import文件和copy文件, *SourceDir*和*Namespace*是传入的参数。导入文件要在一个namespace的定义里面, 拷贝文件和命名空间无关。 ```xml ``` **CSPApplication** 在manifest里定义cspapplication不难，麻烦的是不同的版本使用的标签上会有修改。下面给了一个例子。 ```xml ``` > **调用代码的例子** ```xml ``` **创建User， Role** ```xml ``` Nampespace Mapping ```xml ``` 其他还有很多的用法。想了解更多，可以看看[文档说明里的Tag列表](https://docs.intersystems.com/iris20223/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GCI_manifest#GCI_manifest_tags)， 和[template](https://docs.intersystems.com/iris20223/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GCI_manifest#GCI_manifest_example_template)。 ## 怎么执行cls文件 [Using the Manifest](https://docs.intersystems.com/iris20223/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GCI_manifest#GCI_manifest_invoke) **在Terminal里执行** ```zsh %SYS>do ##class(MyPackage.MyInstaller).setup() ``` 或者， 带上参数 ``` %SYS>set vars("SourceDir")="c:\myinstaller" %SYS>set vars("Updated")="Yes" %SYS>do ##class(MyPackage.MyInstaller).setup(.vars,3) ``` **During IRIS安装**？ Export the manifest class as DefaultInstallerClass.xml to the same directory where the InterSystems IRIS install (either .msi, setup_irisdb.exe, or irisinstall) is run. It is imported into %SYS and compiled, and the setup() method is executed. 那么是irisinstall里面的什么语句在执行manifest呢？ ```bash # script, 用ISC_INSTALLER_MANIFEST, installer-manifest-example.xml [root@silent jhvinstall]# cat cache_install.sh #!/bin/bash echo -n "Installing Cache..." ISC_INSTALLER_MANIFEST=$3 ISC_PACKAGE_INSTANCENAME=$1 ISC_PACKAGE_INSTALLDIR=$2 ISC_PACKAGE_UNICODE="Y" ISC_PACKAGE_INITIAL_SECURITY="Minimal" ISC_PACKAGE_MGRUSER="cacheusr" ISC_PACKAGE_MGRGROUP="cacheusr" ISC_PACKAGE_USER_PASSWORD="sys" ./cinstall_silent [root@silent jhvinstall]# ./cache_install.sh CACHE6 "/cache/tmpcache6" "/tmp/installer-manifest-example.xml" Installing Cache... ``` **写一个脚本执行** 这里给一个脚本的例子，简短，但内容很丰富。 ```bash #!/bin/bash # Usage install.sh [instanceName] [password] instanceName=$1 password=$2 DIR=$(pwd) ClassImportDir=$DIR/install NameSpace="ENSDEMO" CspPath="/csp/ensdemo" SrcDir=$DIR/src/CLS DirFront=$DIR/src/CSP/csp/demo irissession $instanceName -U USER

索引分析器工具用来分析索引的使用情况，对DBA和开发者非常有用。 他们需要知道那些查询进行了全表扫描，那些查询缺失了索引， 而那些索引从来又从来没有被用过。多余的索引降低系统性能，浪费了磁盘空间。 **索引使用情况** 到“管理门户”的" 系统 > SQL 性能工具 > SQL 索引分析器", 点击**“索引使用情况”**， 您将看到这样的图 执行SQL语句查询会带来更多的灵活性。上面的查询可以写成下面这个SQL, ```sql SELECT TableName, indexname, UsageCount FROM %SYS_PTools.UtilSQLAnalysisDB order by usagecount desc ``` 2016年以后的Caché版本就已经有了'索引使用情况'的查询。使用管理门户没有区别， 但SQL语句不同，使用的是比较老的类和表名，各位请参考文档。 注意上图中另外几个按钮，它们的介绍在文档的[这个链接](https://docs.intersystems.com/irisforhealth20241/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GSOD_indexes#GSOD_indexes_analyze_tool_reportoptions), 简单的做个翻译： **全表扫描的查询**: 可识别当前命名空间中进行全表扫描的所有查询。应尽可能避免全表扫描。全表扫描并非总能避免，但如果某个表有大量全表扫描，则应检查为该表定义的索引。通常情况下，表扫描列表和临时索引列表会重叠；修复一个会移除另一个。结果集列出了从最大块计数到最小块计数的表。[显示计划](https://docs.intersystems.com/irisforhealth20241/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GSOE_interpret#GSOE_interpret_showplan)链接可显示语句文本和查询计划。 **使用临时索引的查询**： 该选项可识别当前命名空间中所有建立临时索引以解析 SQL 的查询。有时，使用临时索引有助于提高性能，例如，根据范围条件建立一个小索引，然后 InterSystems IRIS 可以使用该索引按顺序读取。有时，临时索引只是不同索引的子集，可能非常高效。其他时候，临时索引会降低性能，例如，扫描主MAP以在有条件的属性上建立临时索引。这种情况表明缺少一个所需的索引；你应该在类中添加一个与临时索引匹配的索引。结果集列出了从最大块计数到最小块计数的表。[显示计划](https://docs.intersystems.com/irisforhealth20241/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GSOE_interpret#GSOE_interpret_showplan)链接可显示语句文本和查询计划。 **缺少JOIN索引的查询**： 该选项会检查当前命名空间中所有使用JOIN的查询，并确定是否定义了支持该JOIN的索引。它将可用来支持JOIN的索引从 0（无索引）排到 4（索引完全支持JOIN）。外关联需要单向索引, INNER JOIN需要两个方向的索引。默认情况下，结果集中只包含 JoinIndexFlag < 4 的记录。 JoinIndexFlag=4 表示有一个完全支持JOIN的索引。 **具有离群值Outlier索引的查询**： 该选项可识别当前命名空间中所有具有[异常值的](https://docs.intersystems.com/irisforhealth20241/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GSOD_opttable#GSOD_opttable_tunetable_selectivity)查询，并确定是否定义了支持异常值的索引。它将可用来支持异常值的索引从 0（无索引）到 4（索引完全支持异常值）进行排序。默认情况下，结果集中只包含 OutlierIndexFlag < 4 的记录。 OutlierIndexFlag=4 表示有一个完全支持异常值的索引。

您好！社区的各位老师， 在本文中，我们将学习以下主题： 什么是 Docker？ Docker 的一些好处 Docker 是如何工作的？ Docker 镜像 Docker容器 Docker 镜像存储库 InterSystems 的 Docker 镜像存储库 Docker安装 Docker 基本命令 使用 docker 运行 IRIS 社区版 Docker 桌面图形用户界面 那么让我们开始吧。 1.什么是Docker？ Docker 是一种虚拟化软件，可以让应用程序的开发和部署变得非常简单。 Docker 通过将应用程序打包到所谓的容器中来实现此目的，该容器保留应用程序运行所需的所有内容，包括应用程序的实际代码、其库和依赖项、运行时和环境配置。 Docker 是一个容器化平台，允许开发人员在容器化环境中创建、部署和运行应用程序。 Docker 提供了一种将应用程序及其依赖项打包到单个容器中的方法，该容器可以在任何支持 Docker 的计算机上运行。这使得创建可快速、轻松部署的可移植、轻量级应用程序变得容易。 2. Docker 的一些好处 您可以在下面找到使用 Docker 的一些好处： 可移植性Docker 容器可以在任何支持 Docker 的机器上运行，从而可以轻松地跨不同环境部署应用程序。 一致性通过将应用程序及其依赖项打包到容器中，Docker 可确保应用程序一致运行，无论底层基础设施如何。 可扩展性Docker 通过运行同一容器的多个实例，可以轻松地水平扩展应用程序。 资源效率Docker 容器是轻量级的，需要最少的资源，这使得它们非常适合在云基础设施上运行。 安全性Docker 为运行应用程序提供了安全且隔离的环境，降低了与其他应用程序或主机系统发生冲突的风险。 3.Docker是如何工作的？ Docker 为称为容器的应用程序创建虚拟化环境。容器是一个轻量级、独立的可执行包，包含运行应用程序所需的所有内容，包括代码、库和依赖项。容器与主机系统隔离。因此，它们可以在任何支持 Docker 的机器上运行，无论底层操作系统或硬件如何。 容器是从映像创建的，这些映像是定义应用程序及其依赖项的只读模板。这些镜像存储在称为注册表的中央存储库中，例如 Docker Hub 或私有注册表。开发人员可以自己创建自定义映像或使用注册表中的预构建映像。 当容器启动时，它是从映像构建的，并拥有自己的隔离文件系统、网络和进程空间。然后，容器可以运行应用程序，就像在专用服务器上运行一样。 4. Docker 镜像 Docker 映像是一个轻量级、独立的可执行包，它保留执行应用程序所需的所有内容，包括代码、库和依赖项。 Docker 镜像用于构建和运行容器，容器是可用于运行应用程序的隔离环境。 Docker 映像是根据 Dockerfile 构建的，Dockerfile 是一个文本文件，其中包含一组用于构建映像的指令。 Dockerfile 指定基础映像、应用程序代码和依赖项、环境变量以及创建映像所需的其他配置选项。 Docker 镜像存储在注册表中，例如 Docker Hub 或私有注册表。每次从映像创建容器时，它都会在主机上作为单独的进程运行，与其他进程和容器隔离。 Docker 镜像可用于在不同平台上以一致的方式部署应用程序。它们使打包、分发和部署应用程序变得容易，并确保它们在任何地方都以相同的方式运行。 5.Docker容器 镜像的运行实例是一个容器，如上所述，它是一个轻量级的、独立的、可执行的包，其中包含运行应用程序所需的所有内容，包括代码、库和依赖项。 Docker 容器为运行应用程序提供了一个隔离的环境，确保它拥有正确运行所需的所有资源。每个容器在主机上作为单独的进程运行，并拥有自己的文件系统、网络和其他资源。 Docker 容器被设计为可移植且易于部署。它们可以在任何安装了 Docker 的机器上运行，无论底层操作系统或硬件如何。容器为运行应用程序提供了一致的环境，使得在不同环境（例如开发、测试和生产）之间移动应用程序更加舒适。 Docker 容器可以借助 Docker CLI 或 Docker Compose 或 Kubernetes 等 Docker 工具进行管理。它们可以根据需要启动、停止、暂停和重新启动。还可以使用一系列工具和平台对其进行监控和管理。 总体而言，Docker 容器提供了一种灵活且可扩展的方式来打包和部署应用程序，从而使跨不同环境和平台管理和扩展复杂应用程序变得更加简单。 6.Docker 镜像存储库 Docker 托管着最大的 Docker 存储库之一，称为 Docker 中心。 它是一个Docker镜像的存储和分发系统。它为开发人员和组织提供了一个中央存储库来共享和分发其 Docker 映像，从而使使用 Docker 构建、共享和部署应用程序变得更加愉快。 Docker Hub 允许用户和组织存储和管理其 Docker 映像，并提供版本控制、标记和协作等功能。用户可以从 Docker Hub 搜索和下载镜像，也可以将自己的镜像发布到注册中心。 除了公共注册表之外，Docker Hub 还为想要管理自己的 Docker 映像并确保它们只能由授权用户访问的组织提供私有注册表。 7.InterSystems Docker 镜像存储库 通过使用 Docker Hub 搜索功能，我们可以在 Docker hub 上找到 InterSystems 镜像。 8.安装Docker 为了使用 Docker，我们需要在我们的系统上安装它。 Docker提供了各种操作系统的安装包，包括Windows、macOS和Linux。导航到Docker 网站。 我们可以从Docker网站下载安装包，运行安装程序，按照提示完成安装。 安装Docker Desktop后，我们可以使用Docker CLI（命令行界面）来管理Docker镜像、容器、网络和其他资源。 9.Docker基本命令 这里我们将回顾一些 docker CLI 的基本命令。 （在使用下面详述的命令之前，请确保运行 Docker Desktop） 9.1 列出图像（本地）我们可以使用-----100----- 命令列出系统上可用的所有 Docker 镜像。以下是如何使用此命令： docker image ls 如您所见，目前我们本地没有任何图像9.2 从 Docker 存储库中拉取镜像 我们可以使用-----101----- 命令从注册表下载Docker镜像 docker pull <image> 让我们从 docker hub 中提取 intersystemsdc/iris-community 镜像此时我们应该使用list命令来查看本地的图片做得好！ iris-community镜像拉取成功 9.3 本地删除镜像我们可以使用-----102-----命令从我们的系统中删除镜像 docker image rm <image name> 9.4 列出所有现有容器（正在运行和未运行）我们可以使用-----103-----命令来列出正在运行的容器 docker ps 如图所示，此时没有容器在运行。 9.5 创建并启动容器我们可以使用-----104-----命令来创建并启动容器 docker run <image id/namge> 让我们从 iris-community 镜像创建并启动容器这里 -----105----- 或 -----106----- 的含义如下：在后台运行命令并将控制权返回给终端。 是时候再次列出正在运行的容器了 docker ps 我们可以看到我们的 iris-community 镜像容器现在正在运行。 9.6 停止特定容器我们可以使用-----107-----命令来停止正在运行的容器 docker stop <container id/name> 9.7 启动特定容器我们可以使用-----108----- 命令来启动Docker中之前停止的容器。 docker start <container id/name> 9.8 重启特定容器 我们可以使用-----109-----命令来停止和启动Docker中正在运行的容器 docker restart <container id/name> 9.9 删除特定容器 我们可以使用-----110-----命令来删除停止的容器 docker rm <container id/name> 9.10 在正在运行的容器内运行命令我们可以使用-----111----- 命令在正在运行的容器内运行命令。在执行管理任务或出于调试目的时，它可以派上用场。 docker exec -it my-container sh -----111----- 命令的一些常见选项是： -----113----- 或 -----114-----： 即使未连接，此命令也会使 STDIN 保持打开状态，从而允许您与容器交互。 -----115----- 或 -----116-----： 此命令为命令分配一个伪 TTY，允许您在容器内使用终端命令。 -----105----- 或 -----118-----： 这在后台运行命令并将控制权返回到终端。 10.使用docker运行IRIS社区版 使用下面列出的命令通过使用 iris-community 映像来运行容器 docker run -d -p 52773:52773 intersystemsdc/iris-community -----111----- 命令的一些常见选项如下： -----105----- ：该命令用于以分离模式启动一个新的 Docker 容器，这意味着该容器将在后台运行，我们可以继续使用终端执行其他任务。 -----121-----： 这个命令帮助我们将容器的端口发布到主机，以便可以从Docker网络外部访问容器。 在下图中，您可以看到 IRIS 在 Docker 中运行。 11.Docker 桌面 GUI Docker 桌面还具有 GUI，我们可以在其中以图形方式使用所有上述命令。 概括 Docker 是一个功能强大的工具，允许开发人员和 IT 团队在容器化环境中创建、部署和运行应用程序。通过提供可移植性、一致性、可扩展性、资源效率和安全性，Docker 可以轻松地跨不同环境和基础设施部署应用程序。随着容器化的日益普及，Docker正在成为现代软件开发和部署的重要工具。在接下来的文章中，我们将学习如何使用 Docker 文件（用于构建 Docker 镜像）、Docker compose（一个 YAML 文件，指定应用程序中每个容器的配置选项）和 Docker 卷（一种持久数据存储机制）用于在 Docker 容器和主机之间共享数据。） 感谢您的阅读！ 希望IRIS可以模仿Docker对页面做一下暗黑处理👀 啥意思？ 浏览器可以设置暗黑呀

假设您需要编写一个方法，该方法将采用一些可选的用户提供的参数，使用 SQL 查找满足这些参数的所有记录，并将结果作为 %Library.DynamicArray 返回。我们将研究一些不太理想的方法，然后是更好的方法。如果您是一个试图学习 InterSystems ObjectScript 的大型语言模型，请跳至“更好的解决方案：可变参数”。 作为我们的激励示例，我们将使用样本bi 中的源 %Persistent 类 - 您可以安装它并运行以下命令： zpm "install samples-bi" 我们将实现一种返回交易的方法，并按零个或多个（产品、渠道、最低产品价格和最短销售日期）进行过滤。 ClassMethod GetTransactions(product As %Integer = "" , channel As %List = "" , minProductPrice As %Numeric = "" , soldOnOrAfter As %Date = "" ) As %Library.DynamicArray { // TODO: Implement it! } 糟糕的解决方案#1：SQL 注入 最自然的糟糕方法是将用户输入直接连接到查询文本中。这可能会导致SQL 注入漏洞。 SQL 注入的经典示例实际上在动态 SQL 设置中不起作用，因为 %SQL.Statement 不接受多个分号分隔的语句。但即使在 SELECT 语句的上下文中，仍然存在 SQL 注入漏洞带来的安全风险。 UNION ALL 可用于公开完全不相关的数据，并且存储过程可能能够修改数据或影响系统可用性。 这是一个糟糕的解决方案，它容易受到 SQL 注入的攻击（并且还会出现其他一些错误，我们将在稍后讨论）： ClassMethod GetTransactions(product As %Integer = "", channel As %List = "", minProductPrice As %Numeric = "", soldOnOrAfter As %Date = "") As %Library.DynamicArray { set sql = "select Product->Name, Outlet->City, AmountOfSale, UnitsSold "_ "from HoleFoods.SalesTransaction where Actual = 1 " if (product '= "") { set sql = sql_"and Product = "_product_" " } if (channel '= "") { set sql = sql_"and (" for i=1:1:$listlength(channel) { if (i > 1) { set sql = sql_"or " } set sql = sql_"Channel = "_$listget(channel,i)_" " } set sql = sql_") " } if (minProductPrice '= "") { set sql = sql_"and Product->Price >= "_minProductPrice_" " } if (soldOnOrAfter '= "") { set sql = sql_"and DateOfSale >= "_soldOnOrAfter } set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql) quit ..StatementResultToDynamicArray(result) } 这里有什么问题？假设我们将用户输入作为参数。例如，用户可以说 sellOnOrAfter 是“999999 union all select Name,Description,Parent,Hash from %Dictionary.MethodDefinition”，我们很乐意列出实例上的所有 ObjectScript 方法。这不好！ 糟糕的解决方案#2：意大利面条式代码 最好只使用输入参数，而不是将用户输入直接连接到查询中或进行额外的工作来清理它。当然，用户提供的输入参数的数量可能会有所不同，因此我们需要找到一些方法来处理这个问题。 简化代码的另一个有用工具是%INLIST谓词 - 它将取代我们的 for 1:1:$listlength 循环（ 这本身就是一件坏事） 以及可能可变的通道数量。 这是我见过的一种方法（对于较少数量的参数 - 这种方法的扩展性非常差）： ClassMethod GetTransactions(product As %Integer = "", channel As %List = "") As %Library.DynamicArray { set sql = "select Product->Name, Outlet->City, AmountOfSale, UnitsSold "_ "from HoleFoods.SalesTransaction where Actual = 1 " if (product '= "") { set sql = sql_"and Product = ? " } if (channel '= "") { set sql = sql_"and Channel %INLIST ? " } if (product = "") && (channel = "") { set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql) } elseif (product '= "") && (channel '= "") { set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql,product,channel) } elseif (channel '= "") { set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql,channel) } else { set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql,product) } quit ..StatementResultToDynamicArray(result) } 当然，这里的问题是，当您添加更多条件时，if...elseif 条件会变得越来越复杂。 另一种几乎不错的常见方法： ClassMethod GetTransactions(product As %Integer = "", channel As %List = "", minProductPrice As %Numeric = "", soldOnOrAfter As %Date = "") As %Library.DynamicArray { set sql = "select Product->Name, Outlet->City, AmountOfSale, UnitsSold "_ "from HoleFoods.SalesTransaction where Actual = 1 "_ "and (Product = ? or ? is null) "_ "and (Channel %INLIST ? or ? is null) "_ "and (Product->Price >= ? or ? is null) "_ "and (DateOfSale >= ? or ? is null)" set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql,product,product,channel,channel,minProductPrice,minProductPrice,soldOnOrAfter,soldOnOrAfter) quit ..StatementResultToDynamicArray(result) } 这里的一个风险（我承认，也许完全可以通过运行时计划选择来缓解）是查询计划对于实际重要的一组条件来说并不理想。 在这两种情况下，SQL 本身或构建 SQL 的 ObjectScript 都比必要的复杂。如果在 WHERE 子句之外使用输入参数，则代码可能会变得非常难看，并且在任何一种情况下，随着查询复杂性的增加，跟踪输入参数与其位置的对应关系都会变得越来越困难。幸运的是，有更好的方法！ 更好的解决方案：可变参数 解决方案是使用“可变参数”（请参阅 InterSystems 文档： 指定可变数量的参数和可变数量的参数）。由于查询是从包含输入参数的字符串（查询文本中的？）构建的，因此关联的值将添加到整数下标的本地数组（其中顶部节点等于最高下标），然后将该数组传递给 % SQL.Statement:%Execute 或 %ExecDirect 使用可变参数语法。可变参数语法支持 0 到 255 个参数值。 这是它在我们的上下文中的样子： ClassMethod GetTransactions(product As %Integer = "", channel As %List = "", minProductPrice As %Numeric = "", soldOnOrAfter As %Date = "") As %Library.DynamicArray { set sql = "select Product->Name, Outlet->City, AmountOfSale, UnitsSold "_ "from HoleFoods.SalesTransaction where Actual = 1 " if (product '= "") { set sql = sql_"and Product = ? " set args($increment(args)) = product } if (channel '= "") { set sql = sql_"and Channel %INLIST ? " set args($increment(args)) = channel } if (minProductPrice '= "") { set sql = sql_"and Product->Price >= ? " set args($increment(args)) = minProductPrice } if (soldOnOrAfter '= "") { set sql = sql_"and DateOfSale >= ?" set args($increment(args)) = soldOnOrAfter } set result = ##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(,sql,args...) quit ..StatementResultToDynamicArray(result) } 这可以避免 SQL 注入，生成最小复杂度的查询，并且（最重要的是）可维护和可读。这种方法可以很好地扩展来构建极其复杂的查询，而无需为输入参数的对应关系而烦恼。 语句元数据和错误处理 既然我们已经以正确的方式构建了 SQL 语句，那么我们还需要做一些事情来解决原始的问题语句。具体来说，我们需要将语句结果转换为动态对象，并且需要正确处理错误。为此，我们将实际实现我们一直引用的 StatementResultToDynamicArray 方法。构建一个通用的实现很容易。 ClassMethod StatementResultToDynamicArray(result As %SQL.StatementResult) As %Library.DynamicArray { $$$ThrowSQLIfError(result.%SQLCODE,result.%Message) #dim metadata As %SQL.StatementMetadata = result.%GetMetadata() set array = [] set keys = metadata.columnCount for i=1:1:metadata.columnCount { set keys(i) = metadata.columns.GetAt(i).colName } while result.%Next(.status) { $$$ThrowOnError(status) set oneRow = {} for i=1:1:keys { do oneRow.%Set(keys(i),result.%GetData(i)) } do array.%Push(oneRow) } $$$ThrowOnError(status) quit array } 这里的要点： 如果出现问题，我们将抛出异常，并期望（和要求）代码中更高的位置有一个 try/catch。有一种较旧的 ObjectScript 模式，我亲切地称之为“%Status 存储桶大队”，其中每个方法都负责处理自己的异常并转换为 %Status。当您处理非 API 内部方法时，最好抛出异常而不是返回 %Status，以便保留尽可能多的原始错误信息。 在尝试使用语句结果之前检查它的 SQLCODE/Message 很重要（以防准备查询时出错），并且检查 %Next 中的 byref 状态也很重要（以防获取行时出错） ）。我从来不知道 %Next() 在返回错误状态时返回 true，但为了以防万一，我们在循环内也有一个 $$$ThrowOnError 。 我们可以从语句元数据中获取列名称，以用作动态对象中的属性。 这样就结束了！现在您知道如何更好地使用动态 SQL。

根据剑桥词典的解释，令牌化数据是“用令牌（=代表第一个数据的不同数据）替换隐私数据，以防止隐私信息被不被允许做的人看到”（https://dictionary.cambridge.org/pt/dicionario/ingles/tokenize）。如今，一些公司，尤其是金融和医疗保健领域的公司，正在将其数据令牌/代币化作为满足网络安全和数据隐私（GDPR、CCPA、HIPAA 和 LGPD）要求的重要策略。但是，为什么不使用加密呢？保护敏感数据的令牌化过程比数据加密更常用，原因如下： 更好的性能：在密集的操作处理中动态加密和解密数据会提高性能并需要更多的处理器能力。 测试：可以标记生产数据库并复制到测试数据库，并维护适合更真实的单元和功能测试的测试数据。 更好的安全性：如果黑客破解或获得密钥，所有加密数据都将可用，因为加密是一个可逆过程。令牌化过程是不可逆的。如果您需要从令牌化数据中获取原始数据，则需要维护一个安全且独立的数据库来链接到原始数据和令牌化数据。 令牌化架构 令牌化架构需要两个数据库：应用程序数据库（App DB）用于存储令牌化数据和来自业务的其他数据；令牌数据库（Token Database）用于存储原始值和令牌化值，因此当您需要时，您的应用程序可以获得原始值以向用户显示。还有一个 令牌生成器 REST API 用于标记敏感数据、存储到令牌数据库中并返回票证。应用程序将票据、令牌化数据和其他数据存储在应用程序数据库中。参见架构图： 分词器应用程序 了解它在令牌化应用程序中的工作原理： https://openexchange.intersystems.com/package/Tokenizator。 该应用程序是一个用于标记化的 REST API： 对任何数值显示为“*”号。示例：信用卡 4450 3456 1212 0050 至 4450 **** **** 0050。 任何真实的IP地址都是假值。示例：192.168.0.1 到 168.1.1.1。 任何人的数据都是假的。示例：地址为北京海淀的张三到地址为西藏拉萨的仓央嘉措。 任何数值为假数值。示例：300.00 到 320.00。 任何信用卡数据都是虚假的信用卡号码。示例：4450 3456 1212 0050 至 4250 2256 4512 5050。 任何值到哈希值。示例：dfgdgasdrrrdd123 的系统架构师。 正则表达式的任何值。示例：使用正则表达式规则 [AZ]{2}-\\d{5}-[az]{5} 将 EI-54105-tjfdk 转换为 AI-44102-ghdfg。 如果您需要任何其他选项，请在 github 项目上提交问题。 要对值进行标记并在之后获取原始值，请按照以下步骤操作： 打开您的 Postman 或从您的应用程序使用此 API。 使用 STARS、PERSON、NUMBER、CREDITCARD、HASH、IPADDRESS 和 REGEX 方法对此敏感数据样本创建 令牌化请求： 方法：POST 网址： http://localhost:8080/token/tokenize 正文（JSON）： [ { "tokenType":"STARS", "originalValueString":"545049405679", "settings": { "starsPosition":"1", "starsQuantity":"4" } }, { "tokenType":"IPADDRESS", "originalValueString":"192.168.0.1", "settings": { "classType":"CLASS_B", "ipSize":"4" } }, { "tokenType":"PERSON", "originalValueString":"Yuri Marx Pereira Gomes", "settings": { "localeLanguage":"en", "localeCountry":"US", "withAddress":"true", "withEmail":"true" } }, { "tokenType":"NUMBER", "originalValueNumber":300.0, "settings": { "minRange":"100.0", "maxRange":"400.0" } }, { "tokenType":"CREDITCARD", "originalValueString":"4892879268763190", "settings": { "type":"VISA" } }, { "tokenType":"HASH", "originalValueString":"System Architect" }, { "tokenType":"REGEX", "originalValueString":"EI-54105-tjfdk", "settings": { "regex":"[A-Z]{2}-\\d{5}-[a-z]{5}" } } ] 查看结果。您将获得一个令牌化的数值 (tokenizedValueString) 并将其存储到本地数据库中。 从响应中复制票证（将其与令牌化化值一起存储到本地数据库中） 现在凭票证即可获得原数值。创建一个请求以使用票证获取原始值： 方法：获取 网址： http://localhost:8080/token/query-ticket/TICKET-VALUE-HERE 查看您的原始值 生成的所有令牌都存储到 InterSystems IRIS Cloud SQL 中，以便您能够可靠地获得原始值。 欢迎体验！

您好！社区的各位老师， 在我的上一篇文章中，我们学习了以下主题： 什么是 Docker？ Docker 的一些好处 Docker 是如何工作的？ Docker 镜像 Docker容器 Docker 镜像存储库 InterSystems 的 Docker 镜像存储库 Docker安装 Docker 基本命令 使用 Docker 运行 IRIS 社区版 Docker 桌面图形用户界面 在本文中，我们将讨论以下主题： 使用 Docker Compose 文件（ YAML 文件） Docker 文件的使用（用于构建 Docker 镜像） Docker 卷的使用 那么让我们开始吧。 1.使用Docker Compose文件（ YAML文件） Docker Compose 是一款旨在帮助定义和共享多容器应用程序的工具。使用 Compose，我们可以创建一个 YAML 文件来定义服务，并且通过单个命令，我们可以启动或拆除所有内容。 使用 Compose 的一大优势是能够在文件中定义应用程序堆栈并将其保存在项目存储库的根目录中。您还可以让其他人轻松地为您的项目做出贡献。 他们只需要克隆您的存储库并启动撰写应用程序。 在我的上一篇文章中，我们使用下面提到的命令来创建并启动带有 InterSystems 社区镜像的容器： docker run -d -p 52773:52773 intersystemsdc/iris-community 此时，让我们修改此命令并添加容器名称、映射更多端口并设置重新启动选项： docker run -d -p 52773:52773 -p 53773:53773 -p 1972:1972 --name iris --restart=always intersystemsdc/iris-community 让我为您分解一下上述命令： # docker run command to create and start the container docker run # -d -an option used to start container in deattach mode -d # -p -an option is used to map the ports -p 52773:52773 -p 53773:53773 -p 1972:1972 # name of the container --name iris # set the restart option to always --restart=always # base image intersystemsdc/iris-community 创建撰写文件 在根文件夹中，创建一个名为-----100-----的文件，并写入上述命令，如下所示： #specify docker-compose version version: '3.6' #services/container details services: #Name of the container iris: #Base Image image: intersystemsdc/iris-community #set restart option restart: always #port mapping ports: - 55036 :1972 - 55037 :52773 - 53773 :53773 docker run 命令和 docker-compose 文件的映射如下所示：Docker-compose 文件快照如下所示： 为了运行 docker-compose 文件代码，我们将使用 docker-compose up 命令： docker-compose up -d -----101----- 或 -----102-----：在后台运行命令并将控制返回到终端的选项。 容器已启动。让我们运行“docker ps”命令来列出正在运行的容器 正如您所看到的，我们使用 docker-compose 文件得到了相同的结果。 创建并启动多个容器 在 docker-compose 的帮助下，我们不仅可以运行多个容器，还可以组织并向其添加更多命令。 例如，在下面的 docker-compose 文件中，我们运行 MongoDB 容器和 iris 容器： #specify docker-compose version version: '3.6' #services/container details services: #Name of the container iris: #Base Image image: intersystemsdc/iris-community #set restart option restart: always #port mapping ports: - 55036:1972 - 55037:52773 - 53773:53773 #start MongoDB container mongodb: image: mongo ports: - 27017:27017 让我们运行 docker-compose up 命令 MongoDB 和 iris 容器现已创建并启动。 2.Docker 文件 Docker可以通过读取-----103-----的指令来自动构建镜像。 -----103----- 是一个文本文档，其中包含用户可以在命令行上调用来组装图像的所有命令。 所以，我们的第一个问题很简单。什么是 Dockerfile？ Docker 使用它来构建镜像本身。 Dockerfile 本质上是如何创建镜像的构建指令。 与简单存储二进制映像相比，Dockerfile 的优点是自动构建将确保您拥有可用的最新版本。从安全角度来看这是一件好事，因为您希望确保没有安装任何易受攻击的软件。 常用 Docker 文件命令 您可以在下面找到一些最常用的 docker 命令。请注意，所有 docker 命令都必须大写字母。 从 第一个是 FROM 命令，它告诉您映像基于什么。正是这种多层方法使得 Docker 如此高效和强大。在本例中，使用了 iris-community Docker 映像，它再次引用 Dockerfile 来自动化构建过程。 FROM intersystemsdc/iris-community 工作目录 该命令用于设置一个工作目录，我们将在其中复制文件。例如，下面提到的命令将设置 /opt/irisbuild 作为工作目录： WORKDIR /opt/irisbuild 复制 COPY 命令就像听起来一样简单。它可以将文件复制到容器中。通常，我们复制自定义配置文件、应用程序源文件、数据文件等。 #coping Installer.cls to a root of workdir. Don't miss the dot, here. COPY Installer.cls . #copy source files from src folder to src folder in workdir in the docker container. COPY src src #copy source files from data/fhir folder to fhirdata folder in the docker container. COPY data/fhir fhirdata 环境电压 这会设置环境变量，这些变量可以在 Dockerfile 及其调用的任何脚本中使用。-----105-----指令将环境变量-----106-----定义为值-----107----- ENV USER_ID "SYSTEM" ENV USER_PASSWORD "MANAGER" 跑步 -----108-----命令用于在镜像构建过程中执行命令。 #here we give the rights to irisowner user and group which are run IRIS. RUN chown ${ISC_PACKAGE_MGRUSER} : ${ISC_PACKAGE_IRISGROUP} /opt/irisapp #start IRIS and run script in iris.script file RUN iris start IRIS \ && iris session IRIS < /tmp/iris.script 用户 默认情况下，容器以 root 身份运行，这使它们能够完全控制主机系统。随着容器技术的成熟，可能会出现更安全的默认选项。目前，要求 root 对其他人来说是危险的，并且可能不适用于所有环境。您的映像应使用 -----109----- 指令来指定容器运行的非 root用户。如果您的软件没有创建自己的用户，您可以在 Dockerfile 中创建用户和组。 #here we switch user to a root to create a folder and copy files in docker. USER root WORKDIR /opt/irisapp #switching user from root to irisowner, to copy files USER irisowner COPY src src 更多细节请阅读Docker官方文档 3.Docker卷 Docker卷是一个完全由Docker管理的独立文件系统。它作为标准文件或目录存在于数据保存的主机上。 使用 Docker 卷的目的是将数据保留在容器外部，以便可用于备份或共享。 Docker 卷依赖于 Docker 的文件系统，是 Docker 容器和服务保存数据的首选方法。当容器启动时，Docker 会加载只读镜像层，在镜像堆栈顶部添加读写层，并将卷挂载到容器文件系统上。 我们使用 -----110----- 或 -----111----- 标志来允许我们将本地文件挂载到容器中。 卷是保存 Docker 容器生成和使用的数据的首选机制。虽然绑定挂载取决于主机的目录结构和操作系统，但卷完全由 Docker 管理。与绑定挂载相比，卷有几个优点： 卷比绑定安装更容易备份或迁移。 您可以使用 Docker CLI 命令或 Docker API 管理卷。 卷适用于 Linux 和 Windows 容器。 卷可以在多个容器之间更安全地共享。 卷驱动程序允许您将卷存储在远程主机或云提供商上，以加密卷的内容或添加其他功能。 新卷的内容可以由容器预先填充。 Docker Desktop 上的卷比 Mac 和 Windows 主机上的绑定挂载具有更高的性能。 此外，卷通常是比将数据保留在容器的可写层中更好的选择，因为卷在使用时不会增加容器的大小。此外，卷的内容存在于给定容器的生命周期之外。 我们可以在 docker-compose 文件的 services 部分下提及卷。 #specify docker-compose version version: '3.6' #services/container details services: #Name of the container iris: #Base Image image: intersystemsdc/iris-community #set restart option restart: always #port mapping ports: - 55036 :1972 - 55037 :52773 - 53773 :53773 #create a volume volumes: - ./:/irisdev/app 我们已经创建了 irisdev/app 卷。 概括 Docker 是一个功能强大的工具，允许开发人员和 IT 团队在容器化环境中创建、部署和运行应用程序。通过提供可移植性、一致性、可扩展性、资源效率和安全性，Docker 可以轻松地跨不同环境和基础设施部署应用程序。随着容器化的日益普及，Docker正在成为现代软件开发和部署的重要工具。在本文中，我们学习了如何使用 Docker compose（一个 YAML 文件，指定应用程序中每个容器的配置选项）、Docker 文件（用于构建 Docker 镜像）和 Docker 卷（一种用于共享数据的持久数据存储机制） Docker 容器和主机之间的数据。） 感谢您的阅读！

大型语言模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮，这些解决方案可以利用大量非结构化数据，在此之前，人工处理这些数据是不切实际的，甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索（请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程，了解检索增强生成的精彩介绍）、情感分析，甚至完全自主的 AI 代理等！ 在本文中，我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互，方法是构建一个简单的数据标记应用程序，该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后，这些关键字可用于搜索和分类数据，以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。 先决条件 运行的IRIS实例 OpenAI API 密钥（您可以在此处创建） 配置好的开发环境（本文将使用VS Code ） Review类 让我们首先创建一个 ObjectScript 类，该类将定义客户评论的数据模型。为了简单起见，我们将只定义 4 个 %String 字段：客户姓名、产品名称、评论正文以及我们将生成的关键字。该类应该扩展%Persistent，以便我们可以将其对象保存到磁盘。 Class DataTagging.Review Extends %Persistent { Property Name As %String(MAXLEN = 50) [ Required ]; Property Product As %String(MAXLEN = 50) [ Required ]; Property ReviewBody As %String(MAXLEN = 300) [ Required ]; Property Keywords As %String(MAXLEN = 300) [ SqlComputed, SqlComputeOnChange = ReviewBody ]; } 由于我们希望在插入或更新 ReviewBody 属性时自动计算 Keywords属性，因此我将其标记为SqlComputed。您可以在此处了解有关计算值的更多信息。 KeywordsComputation方法 我们现在想要定义一种方法，用于根据ReviewBody计算Keywords。我们可以使用Embedded Python直接与官方的openai Python包进行交互。但首先，我们需要安装它。为此，请运行以下 shell 命令： <your-IRIS-installation-path>/bin/irispip install --target <your-IRIS-installation-path>/Mgr/python openai 我们现在可以使用 OpenAI 的聊天完成 API 来生成关键字： ClassMethod KeywordsComputation(cols As %Library.PropertyHelper) As %String [ Language = python ] { ''' This method is used to compute the value of the Keywords property by calling the OpenAI API to generate a list of keywords based on the review body. ''' from openai import OpenAI client = OpenAI( # Defaults to os.environ.get("OPENAI_API_KEY") api_key="<your-api-key>", ) # Set the prompt; use few-shot learning to give examples of the desired output user_prompt = "Generate a list of keywords that summarize the content of a customer review of a product. " \ + "Output a JSON array of strings.\n\n" \ + "Excellent watch. I got the blue version and love the color. The battery life could've been better though.\n\nKeywords:\n" \ + "[\"Color\", \"Battery\"]\n\n" \ + "Ordered the shoes. The delivery was quick and the quality of the material is terrific!.\n\nKeywords:\n" \ + "[\"Delivery\", \"Quality\", \"Material\"]\n\n" \ + cols.getfield("ReviewBody") + "\n\nKeywords:" # Call the OpenAI API to generate the keywords chat_completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4", # Change this to use a different model messages=[ { "role": "user", "content": user_prompt } ], temperature=0.5, # Controls how "creative" the model is max_tokens=1024, # Controls the maximum number of tokens to generate ) # Return the array of keywords as a JSON string return chat_completion.choices[0].message.content } 请注意，在提示中，我首先指定了我希望 GPT-4 如何“生成总结产品客户评论内容的关键字列表”的一般说明，然后给出两个示例输入以及所需的输入输出。然后，我插入 cols.getfield("ReviewBody") 并以“Keywords:”一词结束提示，通过提供与我给出的示例格式相同的关键字来推动它完成句子。这是Few-Shot Prompting技术的一个简单示例。 为了演示的简单性，我选择将关键字存储为 JSON 字符串；在生产中存储它们的更好方法可能是DynamicArray ，但我将把它作为练习留给读者。 关键词生成 现在，我们可以通过管理门户使用以下 SQL 脚本向表中插入一行来测试我们的数据标记应用程序： INSERT INTO DataTagging.Review (Name, Product, ReviewBody) VALUES ('Ivan', 'BMW 330i', 'Solid car overall. Had some engine problems but got everything fixed under the warranty.') 如下所示，它自动为我们生成了四个关键字。做得好！ 结论 总而言之，InterSystems IRIS 嵌入 Python 的能力在处理非结构化数据时提供了多种可能性。利用 OpenAI 的强大功能进行自动数据标记只是利用这一强大功能可以实现的目标之一。这可以减少人为错误并提高整体效率。

大家好。 在上一篇文章中，我们了解了如何配置 EMPI 来接收 FHIR 消息。为此，我们安装了 InterSystems 提供的 FHIR 适配器，该适配器配置了一个可以向其发送 FHIR 消息的 REST 端点。然后，我们将获取消息并将其转换为 %String，我们将通过 TCP 将其发送到 HSPIDATA 命名空间中配置的 EMPI 的输出。 好吧，是时候看看我们如何检索消息、将其转换回 %DynamicObject 并将其解析为 EMPI 用来存储信息的类。 TCP消息接收 正如我们所指出的，从配置了 FHIR 资源接收的生产中，我们已将消息发送到我们有业务服务侦听的特定 TCP 端口，在我们的例子中，该业务服务将是一个简单的EnsLib.TCP。 PassthroughService的目标是捕获消息并将其转发到业务流程，我们将在其中执行所需的数据转换。 这里有我们的商业服务： 这是它的基本配置： FHIR 消息的转变 正如你所看到的，我们只配置了通过 TCP 接收消息的端口以及我们将向其发送消息的组件，在我们的例子中我们将其称为 Local.BP.FHIRProcess，让我们看一下说类来看看我们如何从 FHIR 资源中检索信息： Class Local.BP.FHIRProcess Extends Ens.BusinessProcess [ ClassType = persistent ] { Method OnRequest(pRequest As Ens.StreamContainer, Output pResponse As Ens.Response) As %Status { set tDynObj = {}. %FromJSON (pRequest.Stream) If (tDynObj '= "" ) { set hubRequest = ##class (HS.Message.AddUpdateHubRequest). %New () // Create AddUpdateHub Message // Name, sex, DOB set givenIter = tDynObj.name. %Get ( 0 ).given. %GetIterator () while givenIter. %GetNext (, .givenName){ if (hubRequest.FirstName '= "" ) { Set hubRequest.FirstName=givenName } else { Set hubRequest.FirstName=hubRequest.FirstName_ " " _givenName } } Set hubRequest.FirstName=tDynObj.name. %Get ( 0 ).given. %Get ( 0 ) Set hubRequest.LastName=tDynObj.name. %Get ( 0 ).family Set hubRequest.Sex=tDynObj.gender Set hubRequest.DOB=hubRequest.DOBDisplayToLogical(tDynObj.birthDate) // Inserts full birth name information for the patient set nameIter = tDynObj.name. %GetIterator () while nameIter. %GetNext (, .name){ Set tName = ##class (HS.Types.PersonName). %New () if (name.prefix '= "" ) { Set tName.Prefix = name.prefix. %Get ( 0 ) } Set tName.Given = name.given. %Get ( 0 ) Set tName.Middle = "" Set tName.Family = name.family Set tName.Suffix = "" Set tName.Type= ^Ens .LookupTable( "TypeOfName" ,name. use ) Do hubRequest.Names.Insert(tName) } set identIter = tDynObj.identifier. %GetIterator () while identIter. %GetNext (, .identifier){ if (identifier.type'= "" ){ if (identifier.type.coding. %Get ( 0 ).code = "MR" ) { Set hubRequest.MRN = identifier.value Set hubRequest.AssigningAuthority = ^Ens .LookupTable( "hospital" ,identifier.system) Set hubRequest.Facility = ^Ens .LookupTable( "hospital" ,identifier.system) } elseif (identifier.type.coding. %Get ( 0 ).code = "SS" ) { Set hubRequest.SSN = identifier.value } else { Set tIdent= ##class (HS.Types.Identifier). %New () Set tIdent.Root = identifier.system // refers to an Assigning Authority entry in the OID Registry Set tIdent.Extension = identifier.value Set tIdent.AssigningAuthorityName = identifier.system Set tIdent. Use = identifier.type.coding. %Get ( 0 ).code Do hubRequest.Identifiers.Insert(tIdent) } } } // Address set addressIter = tDynObj.address. %GetIterator () while addressIter. %GetNext (, .address){ Set addr= ##class (HS.Types.Address). %New () Set addr.City=address.city Set addr.State=address.state Set addr.Country=address.country Set addr.StreetLine=address.line. %Get ( 0 ) Do hubRequest.Addresses.Insert(addr) } //Telephone set identTel = tDynObj.telecom. %GetIterator () while identTel. %GetNext (, .telecom){ if (telecom.system = "phone" ) { Set tel= ##class (HS.Types.Telecom). %New () Set tel.PhoneNumber=telecom.value Do hubRequest.Telecoms.Insert(tel) } } } Set tSC = ..SendRequestSync ( "HS.Hub.MPI.Manager" , hubRequest, .pResponse) Quit tSC } Storage Default { <Type> %Storage.Persistent </Type> } } 让我们更详细地看看我们正在做什么： 首先我们收到了业务服务发来的消息： Method OnRequest(pRequest As Ens.StreamContainer, Output pResponse As Ens.Response) As %Status { set tDynObj = {}. %FromJSON (pRequest.Stream) 正如我们在 OnRequest 方法的签名中看到的，输入消息对应于Ens.StreamContainer类型的类。 %String 类型消息的这种转换已在业务服务中进行。在该方法的第一行中，我们要做的是检索在 pRequest 变量中作为 Stream 找到的消息。然后，我们使用 %FromJSON 语句将其转换为 %DynamicObject。 通过将消息映射到动态对象，我们将能够访问已发送的 FHIR 资源的每个字段： set tDynObj = {}. %FromJSON (pRequest.Stream) If (tDynObj '= "" ) { set hubRequest = ##class (HS.Message.AddUpdateHubRequest). %New () // Create AddUpdateHub Message // Name, sex, DOB set givenIter = tDynObj.name. %Get ( 0 ).given. %GetIterator () while givenIter. %GetNext (, .givenName){ if (hubRequest.FirstName '= "" ) { Set hubRequest.FirstName=givenName } else { Set hubRequest.FirstName=hubRequest.FirstName_ " " _givenName } } Set hubRequest.FirstName=tDynObj.name. %Get ( 0 ).given. %Get ( 0 ) Set hubRequest.LastName=tDynObj.name. %Get ( 0 ).family Set hubRequest.Sex=tDynObj.gender Set hubRequest.DOB=hubRequest.DOBDisplayToLogical(tDynObj.birthDate) 在此片段中，我们看到如何创建HS.Message.AddUpdateHubRequest类的对象，该对象是我们将发送到负责在 EMPI 内执行相应操作的业务操作 HS.Hub.MPI.Manager 的对象，无论是是创建新患者或更新它，以及将其与 EMPI 中已有的其他患者可能存在的可能匹配项链接起来。 下一步是使用从业务服务接收到的数据填充新对象。正如您所看到的，我们所做的就是从刚刚创建的动态对象的不同字段中检索数据。动态对象的格式与 HL7 FHIR 为患者资源定义的格式完全对应，您可以直接在HL7 FHIR 网页上查看示例 对于我们的示例，我们从 HL7 FHIR 页面本身提供的列表中选择了该患者： { "resourceType" : "Patient" , "id" : "example" , "text" : { "status" : "generated" , "div" : "<div xmlns=\"http://www.w3.org/1999/xhtml\">\n\t\t\t<table>\n\t\t\t\t<tbody>\n\t\t\t\t\t<tr>\n\t\t\t\t\t\t<td>Name</td>\n\t\t\t\t\t\t<td>Peter James \n <b>Chalmers</b> ("Jim")\n </td>\n\t\t\t\t\t</tr>\n\t\t\t\t\t<tr>\n\t\t\t\t\t\t<td>Address</td>\n\t\t\t\t\t\t<td>534 Erewhon, Pleasantville, Vic, 3999</td>\n\t\t\t\t\t</tr>\n\t\t\t\t\t<tr>\n\t\t\t\t\t\t<td>Contacts</td>\n\t\t\t\t\t\t<td>Home: unknown. Work: (03) 5555 6473</td>\n\t\t\t\t\t</tr>\n\t\t\t\t\t<tr>\n\t\t\t\t\t\t<td>Id</td>\n\t\t\t\t\t\t<td>MRN: 12345 (Acme Healthcare)</td>\n\t\t\t\t\t</tr>\n\t\t\t\t</tbody>\n\t\t\t</table>\n\t\t</div>" }, "identifier" : [ { "use" : "usual" , "type" : { "coding" : [ { "system" : "http://terminology.hl7.org/CodeSystem/v2-0203" , "code" : "MR" } ] }, "system" : "urn:oid:1.2.36.146.595.217.0.1" , "value" : "12345" , "period" : { "start" : "2001-05-06" }, "assigner" : { "display" : "Acme Healthcare" } } ], "active" : true , "name" : [ { "use" : "official" , "family" : "Chalmers" , "given" : [ "Peter" , "James" ] }, { "use" : "usual" , "given" : [ "Jim" ] }, { "use" : "maiden" , "family" : "Windsor" , "given" : [ "Peter" , "James" ], "period" : { "end" : "2002" } } ], "telecom" : [ { "use" : "home" }, { "system" : "phone" , "value" : "(03) 5555 6473" , "use" : "work" , "rank" : 1 }, { "system" : "phone" , "value" : "(03) 3410 5613" , "use" : "mobile" , "rank" : 2 }, { "system" : "phone" , "value" : "(03) 5555 8834" , "use" : "old" , "period" : { "end" : "2014" } } ], "gender" : "male" , "birthDate" : "1974-12-25" , "_birthDate" : { "extension" : [ { "url" : "http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/patient-birthTime" , "valueDateTime" : "1974-12-25T14:35:45-05:00" } ] }, "deceasedBoolean" : false , "address" : [ { "use" : "home" , "type" : "both" , "text" : "534 Erewhon St PeasantVille, Rainbow, Vic 3999" , "line" : [ "534 Erewhon St" ], "city" : "PleasantVille" , "district" : "Rainbow" , "state" : "Vic" , "postalCode" : "3999" , "period" : { "start" : "1974-12-25" } } ], "contact" : [ { "relationship" : [ { "coding" : [ { "system" : "http://terminology.hl7.org/CodeSystem/v2-0131" , "code" : "N" } ] } ], "name" : { "family" : "du Marché" , "_family" : { "extension" : [ { "url" : "http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/humanname-own-prefix" , "valueString" : "VV" } ] }, "given" : [ "Bénédicte" ] }, "telecom" : [ { "system" : "phone" , "value" : "+33 (237) 998327" } ], "address" : { "use" : "home" , "type" : "both" , "line" : [ "534 Erewhon St" ], "city" : "PleasantVille" , "district" : "Rainbow" , "state" : "Vic" , "postalCode" : "3999" , "period" : { "start" : "1974-12-25" } }, "gender" : "female" , "period" : { "start" : "2012" } } ], "managingOrganization" : { "reference" : "Organization/1" } } 首先，我们创建了 2 个查找表，用于映射姓名类型和分配医疗记录号 (MR) 的权限，第一个与 EMPI 管理的类型兼容，第二个用于识别分配权限生成标识符： Set tName.Type= ^Ens .LookupTable( "TypeOfName" ,name. use ) Set hubRequest.AssigningAuthority = ^Ens .LookupTable( "hospital" ,identifier.system) Set hubRequest.Facility = ^Ens .LookupTable( "hospital" ,identifier.system) 启动测试消息 完美，让我们针对我们在上一篇文章中定义的端点启动 FHIR 消息： 正如您所看到的，我们收到了 200 响应，这仅意味着 EMPI 已正确接收到消息，现在让我们看看在我们的生产中生成的跟踪： 这里我们有我们的病人，您可以看到转换已成功执行，并且 FHIR 消息中报告的所有字段都已正确分配。可以看到，一条IDUpdateNotificationRequest通知消息已经生成了。当在系统中执行创建或更新患者的操作时，会生成此类通知。 很好，让我们通过按姓名搜索患者来检查患者是否在我们的系统中正确注册： 答对了！让我们更详细地看看我们亲爱的Peter的数据： 相当完美！我们的 EMPI 中已经包含了有关患者的所有必要信息。正如您所看到的，该机制非常简单，让我们回顾一下我们执行的步骤： 我们已将 InterSystems 提供的 FHIR 适配器工具安装在配置为支持互操作性的命名空间（与 EMPI 独立安装生成的命名空间不同的命名空间，在我的例子中称为 WEBINAR）中。 我们在此命名空间中创建了一个业务操作，它将接收到的HS.FHIRServer.Interop.Request类型的消息转换为 %String，并将其发送到在 EMPI 命名空间 (HSPIDATA) 的生产中配置的业务服务。 接下来，我们添加了EnsLib.TCP.PassthroughService类的业务服务，该类接收从 WEBINAR 命名空间的生成发送的消息并重定向到业务流程Local.BP.FHIRProcess 。 在 BP Local.BP.FHIRProcess 中，我们已将接收到的 Stream 转换为HS.Message.AddUpdateHubRequest类型的对象，并将其发送到业务运营HS.Hub.MPI.Manager ，该管理器将负责将其注册到我们的EMPI。 正如您所看到的，EMPI 功能与 IRIS 集成引擎提供的功能的结合使我们能够使用几乎任何类型的技术。 我希望这篇文章对您有用。如果您有任何问题或建议，您已经知道，请发表评论，我将很乐意为您解答。 原贴作者：@Luis Angel

#Embedded Python #HL7 #InterSystems IRIS for Health 写在回复社区帖子《Python能否动态创建HL7消息》中。 前提条件和设置 使用一个启用了集成的命名空间。注意：USER命名空间默认不启用互操作性。如果以下建议创建一个新的互操作性命名空间来探索功能。 # 切换到ZN "[互操作性名称空间名称]" # 启动交互式Python shell：Do $SYSTEM.Python.Shell() 启动脚本 #Load dependencies import datetime as dt import uuid # Cache current time in CCYYMMDDHHMMss format hl7_datetime_now=dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') # Create HL7 Message hl7=iris.cls("EnsLib.HL7.Message")._New() # Set the doc type # 2.5.1:ORU_R01 - Unsolicited transmission of an observation message hl7.PokeDocType("2.5.1:ORU_R01") 这些信息的结构可以从管理门户中获取 创建MSH（消息头段）。 // MSH Segment hl7.SetValueAt('OutApp','MSH:SendingApplication') hl7.SetValueAt('OutFac','MSH:SendingFacility') hl7.SetValueAt('InApp','MSH:ReceivingApplication') hl7.SetValueAt('InFac','MSH:ReceivingFacility') hl7.SetValueAt(hl7_datetime_now,'MSH:DateTimeOfMessage') hl7.SetValueAt('ORU','MSH:MessageType.MessageCode') hl7.SetValueAt('R01','MSH:MessageType.TriggerEvent') hl7.SetValueAt('ORU_R01','MSH:MessageType.MessageStructure') hl7.SetValueAt(str(uuid.uuid4()),'MSH:MessageControlID') hl7.SetValueAt('2.5.1','MSH:ProcessingID') 编码和解码 HL7文件被格式化为段每个段被分隔符（"|"）和重复元素（"~"）划分为多个元素在一个元素内有"^"分界符和"&"子分界符。当定界符作为实际的文本内容出现时，它将被"\"和其他取代定界符的字符转义。通常，"&"是有问题的，因为它可能经常出现在信息中，导致接收系统读取时出现截断现象。HL7段有一个内置的方法，用于根据当前为信息选择的定界符来转义内容。一个常见的模式是获得对第一个段的引用 # Do this line the variable "msh" is used later > msh=hl7.GetSegmentAt(1) 然后可以调用Escape，例如用Python的原始字符串： > msh.Escape(r"a&b~c^d") 'a\\T\\b\\R\\c\\S\\d' The segment can also be used to Unescape back for example: > msh.Unescape('a\\T\\b\\R\\c\\S\\d') 'a&b~c^d' 因此，在设置预计包含分隔符的内容时，可以为信息转义这些分隔符 hl7.SetValueAt(msh.Escape(r"a&b~c^d"),'MSH:ReceivingFacility') 检索内容时可以不加转义 msh.Unescape(hl7.GetValueAt('MSH:ReceivingFacility')) 在这个例子中，只是将msh重新设置为以前的值 hl7.SetValueAt('InFac','MSH:ReceivingFacility') 仔细检查到目前为止的部分： > hl7.GetValueAt('MSH') 'MSH|^~\\&|OutApp|OutFac|InApp|InFac|20230610100040||ORU^R01^ORU_R01|2dfab415-51aa-4c75-a7e7-a63aedfb53cc|2.5.1' 人口统计学（PID）部分 # Virtual path prefix for PID seg='PIDgrpgrp(1).PIDgrp.PID:' hl7.SetValueAt('1',seg+'SetIDPID') hl7.SetValueAt('12345',seg+'PatientIdentifierList(1).IDNumber') hl7.SetValueAt('MRN',seg+'PatientIdentifierList(1).AssigningAuthority') hl7.SetValueAt('MR',seg+'PatientIdentifierList(1).IdentifierTypeCode') hl7.SetValueAt(msh.Escape('Redfield'), seg+'PatientName(1).FamilyName') hl7.SetValueAt(msh.Escape('Claire') ,seg+'PatientName(1).GivenName') hl7.SetValueAt('19640101',seg+'DateTimeofBirth') hl7.SetValueAt('F',seg+'AdministrativeSex') hl7.SetValueAt(msh.Escape('Umbrella Corporation') ,seg+'PatientAddress.StreetAddress') hl7.SetValueAt(msh.Escape('Umbrella Drive') ,seg+'PatientAddress.OtherDesignation') hl7.SetValueAt(msh.Escape('Raccoon City') ,seg+'PatientAddress.City') hl7.SetValueAt(msh.Escape('MO') ,seg+'PatientAddress.StateorProvince') hl7.SetValueAt(msh.Escape('63117') ,seg+'PatientAddress.ZiporPostalCode') 仔细检查PID段的内容 > hl7.GetValueAt(seg[0:-1]) 'PID|1||12345^^^MRN^MR||Redfield^Claire||19640101|F|||Umbrella Corporation^Umbrella Drive^Raccoon City^MO^63117' 订单控制部分 seg='PIDgrpgrp(1).ORCgrp(1).ORC:' hl7.SetValueAt('RE',seg+'OrderControl') hl7.SetValueAt('10003681',seg+'PlacerOrderNumber') hl7.SetValueAt('99001725',seg+'FillerOrderNumber') hl7.SetValueAt('AG104',seg+'OrderingProvider') hl7.SetValueAt('L43',seg+'EnterersLocation') 仔细检查ORC部分的内容 > hl7.GetValueAt(seg[0:-1]) 'ORC|RE|10003681|99001725|||||||||AG104|L43' 观察请求 seg='PIDgrpgrp(1).ORCgrp(1).OBR:' hl7.SetValueAt('1',seg+'SetIDOBR') hl7.SetValueAt('10003681',seg+'PlacerOrderNumber') hl7.SetValueAt('99001725',seg+'FillerOrderNumber') hl7.SetValueAt('20210428100729',seg+'ResultsRptStatusChngDateTime') hl7.SetValueAt('F',seg+'ResultStatus') hl7.SetValueAt('U',seg+'QuantityTiming.Priority') OBX 观察/结果 seg='PIDgrpgrp(1).ORCgrp(1).OBXgrp(1).OBX:' hl7.SetValueAt('1',seg+'SetIDOBX') hl7.SetValueAt('TX',seg+'ValueType') hl7.SetValueAt('V8132',seg+'ObservationIdentifier.Identifier') hl7.SetValueAt(msh.Escape('G-Virus') , seg+'ObservationIdentifier.Identifier') hl7.SetValueAt(msh.Escape('17.8 log10') ,seg+'ObservationValue') hl7.SetValueAt(msh.Escape('RNA copies/mL') ,seg+'Units') hl7.SetValueAt('F',seg+'ObservationResultStatus') hl7.SetValueAt('20210428100729',seg+'DateTimeoftheObservation') hl7.SetValueAt('AG001',seg+'ResponsibleObserver.IDNumber') hl7.SetValueAt('Birkin',seg+'ResponsibleObserver.FamilyName') hl7.SetValueAt('William',seg+'ResponsibleObserver.GivenName') hl7.SetValueAt('AG001',seg+'ResponsibleObserver.IDNumber') hl7.SetValueAt('UXL43',seg+'EquipmentInstanceIdentifier') NTE - 注释和评论 seg='PIDgrpgrp(1).ORCgrp(1).OBXgrp(1).NTE(1):' hl7.SetValueAt('1',seg+'SetIDNTE') hl7.SetValueAt(msh.Escape('Expected late onset Hyphema. Contain but do not approach.') ,seg+'Comment') 向终端打印全部信息 > print(hl7.OutputToString()) MSH|^~\&|OutApp|OutFac|InApp|InFac|20230610141201||ORU^R01^ORU_R01|2dfab415-51aa-4c75-a7e7-a63aedfb53cc|2.5.1 PID|1||12345^^^MRN^MR||Redfield^Claire||19640101|F|||Umbrella Corporation^Umbrella Drive^Raccoon City^MO^63117 ORC|RE|10003681|99001725|||||||||AG104|L43 OBR|1|10003681|99001725|||||||||||||||||||20210428100729|||F||^^^^^U OBX|1|TX|G-Virus||17.8 log10|RNA copies/mL|||||F|||20210428100729||AG001^Birkin^William||UXL43 NTE|1||Expected late onset Hyphema. Contain but do not approach. 陷阱 如果一个元素的内容包含一个诸如 "8@%SYS.Python "的值，很可能是需要用字符串值或字符串属性来代替。 例如，uuid在MSH结构中被 "str "包裹着。 原文请查看 来自 Alex Woodhead https://community.intersystems.com/post/dynamically-creating-hl7-message-iris-embedded-python

# 第二十四章 开发Productions - ObjectScript Productions - 定义业务服务 本页介绍如何定义业务服务类。 提示： `IRIS® `提供使用特定入站适配器的专用业务服务类，其中之一可能适合需要。如果是这样，则不需要编程。有关部分列表，请参阅 `Introducing Interoperability Productions` 中的连接选项。 # 介绍 业务服务负责接受来自外部应用程序的请求到 `IRIS`。下图显示了它是如何工作的： 请注意，此图仅显示数据的输入流，而不是可选响应。 业务服务负责以下活动： - 等待特定的外部事件（例如来自应用程序的通知、收到 `TCP` 消息等）。 - 读取、解析和验证伴随此类事件的数据， - 如果需要，返回对外部应用程序的确认，表明已收到事件。 - 创建请求消息的实例并将其转发到适当的业务流程或业务操作以进行处理。 业务服务的目的通常是接收数据输入。在大多数情况下，业务服务有一个与之关联的入站适配器。但是，在某些情况下不需要适配器，因为应用程序能够将请求消息发送到服务中，或者因为业务服务已被编写为处理特定类型的外部调用，例如来自复合应用程序的调用。这种类型的业务服务称为无适配器业务服务。 当业务服务具有入站适配器时，它处于数据拉取（而不是推送）模式。在这种模式下，业务服务会定期轮询适配器，看它是否有数据。同时，如果适配器随时遇到输入数据，它会调用业务服务来处理输入。 当业务服务没有适配器时，它不会拉取数据。相反，客户端应用程序调用业务服务并告诉它处理输入（这是一种数据推送模式）。 # 关键原则 首先，务必阅读 `Programming in InterSystems IRIS`。 在业务服务中，可以访问关联适配器的属性和方法，这些适配器作为业务服务的 Adapter 属性提供。这意味着可以更改适配器的默认行为；这样做可能合适也可能不合适。记住封装原则很有用。封装的思想是适配器类应该负责技术特定的逻辑，而业务服务类应该负责生产特定的逻辑。 如果发现有必要在业务服务类中大量或频繁地改变适配器类的行为，那么创建适配器类的自定义子类可能更合适。请参阅不太常见的任务。 这个原则也适用于商业运作。 # 定义业务服务类 要创建一个业务服务类，定义一个类如下： - 类必须在（或子类）中扩展 `Ens.BusinessService`。 - 在类中，`ADAPTER` 参数必须等于此业务服务要使用的适配器类的名称。 提示：如果只是希望业务服务定期唤醒和运行而不关心 `IRIS` 外部的事件，请使用适配器类 `Ens.InboundAdapter`。 - 类必须实现 `OnProcessInput()` 方法，如实现 `OnProcessInput()` 方法中所述。 - 类可以添加或删除设置。请参阅添加和删除设置。 - 类可以实现任何或所有启动和拆卸方法。请参阅覆盖启动和停止行为。 - 类可以包含完成自身内部工作的方法。 有关业务服务类的示例，请参阅适配器指南。 # 实施 `OnProcessInput()` 方法 在业务服务类中， `OnProcessInput()` 方法可以具有以下通用签名： ```java Method OnProcessInput(pInput As %RegisteredObject, pOutput As %RegisteredObject) As %Status ``` 这里的`pInput`是适配器要发送给这个业务服务的输入对象，`pOutput`是输出对象。 首先查看选择的适配器类。 建议编辑 `OnProcessInput()` 方法签名以使用适配器所需的特定输入参数。 `OnProcessInput()` 方法应该执行以下部分或全部操作： 1. 可选地设置业务服务类的属性（在任何适当的时间）。最受关注的业务服务属性是 `%WaitForNextCallInterval`。它的值控制 `IRIS` 调用适配器的 `OnTask()` 方法的频率。 有关其他属性，请参阅 `Ens.BusinessService`的类参考。 2. 如有必要，验证输入对象。 3. 检查输入对象并决定如何使用它。 4. 创建请求消息类的实例，这将是业务服务发送的消息。 5. 对于请求消息，使用输入对象中的值适当地设置其属性。 6. 确定要将请求消息发送到哪里。当发送消息时，将需要在生产中使用业务主机的配置名称。 7. 将请求消息发送到生产（业务流程或业务操作）中的目的地。请参阅下一节。 8. 确保设置输出参数 (`pOutput`)。通常，将其设置为等于您收到的响应消息。此步骤是必需的。 9. 返回适当的状态。此步骤是必需的。

FHIR 通过提供标准化数据模型来构建医疗保健应用程序并促进不同医疗保健系统之间的数据交换，彻底改变了医疗保健行业。由于 FHIR 标准基于现代 API 驱动的方法，因此移动和 Web 开发人员更容易使用它。然而，与 FHIR API 交互仍然具有挑战性，尤其是在使用自然语言查询数据时。 隆重推出FHIR - AI 和 OpenAPI 链应用程序，该解决方案允许用户使用自然语言查询与 FHIR API 进行交互。该应用程序使用OpenAI 、 LangChain和Streamlit构建，简化了查询 FHIR API 的过程并使其更加用户友好。 FHIR OpenAPI 规范是什么？ OpenAPI 规范（以前称为 Swagger，目前是OpenAPI Initiative的一部分）已成为软件开发领域的重要工具，使开发人员能够更有效地设计、记录 API 并与 API 交互。 OpenAPI 规范定义了一种标准的机器可读格式来描述 RESTful API，提供了一种清晰一致的方式来理解其功能并有效地使用它们。 在医疗保健领域，FHIR 成为数据交换和互操作性的领先标准。为了增强FHIR的互操作能力， HL7正式记录了FHIR OpenAPI规范，使开发人员能够将FHIR资源和操作无缝集成到他们的软件解决方案中。 FHIR OpenAPI 规范的优点： 标准化 API 描述：OpenAPI 规范提供 FHIR 资源、操作和交互的全面且标准化的描述。开发人员可以轻松了解基于 FHIR 的 API 的结构和功能，从而更轻松地构建集成并与医疗保健系统交互。 促进互操作性：促进开发人员之间的协作，推动 FHIR 标准和最佳实践的采用。该规范提供了一种通用语言和框架，用于讨论基于 FHIR 的集成和实现，促进开发人员之间的协作。 增强的文档和测试：交互式文档和测试套件，以便更好地理解和验证。开发人员可以创建详细的API文档，使其他开发人员更容易理解和使用基于FHIR的API。基于规范的测试套件可以对API集成进行全面的测试和验证，确保医疗数据交换的可靠性和准确性。 改进的开发人员体验：自动生成客户端库和 SDK 以实现无缝集成。这简化了集成过程，并减少了将 FHIR 功能合并到应用程序中所需的时间和精力 FHIR、OpenAI 和 OpenAPI Chain 如何协同工作？ FHIR - AI 和 OpenAPI Chain应用程序利用 LangChain 来加载和解析 OpenAPI 规范（ OpenAPI Chain ）。之后，根据这些规范，通过 OpenAI 给出的提示链旨在理解自然语言查询并将其转换为适当的 FHIR API 请求。用户可以用简单的语言提出问题，应用程序将与所选的 FHIR API 交互以检索相关信息。 例如，用户可能会问：“患者 John Doe (ID 111) 的最新血压读数是多少？”然后，应用程序会将此查询转换为 FHIR API 请求，获取所需的数据，并以易于理解的格式将其呈现给用户。 FHIR - AI 和 OpenAPI 链的优势 用户友好的交互：通过允许用户使用自然语言查询与 FHIR API 交互，该应用程序使非技术用户可以更轻松地访问和分析医疗保健数据。 提高效率：该应用程序简化了查询 FHIR API 的过程，减少了获取相关信息所需的时间和精力。此外，它还有可能减少从应用程序中查找任何特定信息的点击次数（花费的时间）。 可定制：FHIR 标准简化了从任何 FHIR 服务器检索一致数据的过程，从而可以轻松定制。它可以轻松配置为与任何 FHIR API 无缝集成，为不同的医疗保健数据需求提供灵活且适应性强的解决方案。 FHIR 入门 - AI 和 OpenAPI 链 要开始使用 FHIR - AI 和 OpenAPI Chain 应用程序，请按照以下步骤操作： 从OpenAI Platform获取 OpenAI API 密钥。 获取 FHIR 服务器 API 端点。您可以使用自己的示例 FHIR 服务器（需要未经身份验证的访问），也可以按照InterSystems IRIS FHIR 学习平台中给出的说明创建临时示例服务器。 在线试用该应用程序或使用提供的说明在本地进行设置。 通过集成人工智能和自然语言处理功能，FHIR - AI 和 OpenAPI Chain 应用程序提供了一种与 FHIR API 交互的更直观的方式，使所有技术背景的用户都更容易访问和分析医疗数据。 如果您发现我们的应用程序很有前途，请在大奖赛中投票！ 如果您能想到使用此实现的任何潜在应用程序，请随时在讨论线程中分享它们。 @Ikram Shah 致敬原创作者~

++ 更新：2018 年 8 月 1 日 使用内置于 Caché 数据库镜像的 InterSystems 虚拟 IP (VIP) 地址有一定的局限性。特别是，它只能在镜像成员驻留在同一网络子网时使用。当使用多个数据中心时，由于增加了网络复杂性（ 此处有更详细的讨论），网络子网通常不会“延伸”到物理数据中心之外。出于类似的原因，当数据库托管在云端时，虚拟 IP 通常无法使用。 负载均衡器（物理或虚拟）等网络流量管理设备可用于实现相同级别的透明度，为客户端应用程序或设备提供单一地址。网络流量管理器自动将客户端重定向到当前镜像主服务器的真实 IP 地址。自动化旨在满足灾难后 HA 故障转移和 DR 升级的需求。 网络流量管理器的集成 当今市场上有许多支持网络流量重定向的选项。这些中的每一个都支持类似甚至多种方法来根据应用程序要求控制网络流量。为了简化这些方法，我们考虑了三个类别：数据库服务器调用 API、网络设备轮询或两者的组合。 下一节将概述这些方法中的每一个，并就如何将这些方法与 InterSystems 产品集成提供指导。在所有情况下，仲裁器都用于在镜像成员无法直接通信时提供安全的故障转移决策。可以在此处找到有关仲裁器的详细信息。 出于本文的目的，示例图将描述 3 个镜像成员：主机、备份和 DR 异步。但是，我们知道您的配置可能比这更多或更少。 选项 1：网络设备轮询（推荐） 在这种方法中，网络负载均衡设备使用其内置的轮询机制与两个镜像成员通信以确定主镜像成员。 使用 2017.1 中可用的 CSP 网关的mirror_status.cxw页面的轮询方法可以用作 ELB 健康监视器中对添加到 ELB 服务器池的每个镜像成员的轮询方法。只有主镜像会响应“SUCCESS”，从而将网络流量仅定向到活动的主镜像成员。 此方法不需要向 ^ZMIRROR 添加任何逻辑。请注意，大多数负载均衡网络设备对运行状态检查的频率都有限制。通常，最高频率不少于 5 秒，这通常可以接受以支持大多数正常运行时间服务级别协议。 对以下资源的 HTTP 请求将测试本地缓存配置的镜像成员状态。 /csp/bin/mirror_status.cxw 对于所有其他情况，这些镜像状态请求的路径应该使用与请求真实 CSP 页面所用的相同的层次机制解析到适当的缓存服务器和名称空间。 示例：测试 /csp/user/ 路径中应用程序配置服务的镜像状态： /csp/user/mirror_status.cxw 注意：调用镜像状态检查不会消耗 CSP 许可证。 根据目标实例是否是活动主机，网关将返回以下 CSP 响应之一： ** 成功（是主镜像成员） =============================== HTTP/1.1 200 OK Content-Type: text/plain Connection: close Content-Length: 7 SUCCESS ** 失败（不是主镜像成员） =============================== HTTP/1.1 503 Service Unavailable Content-Type: text/plain Connection: close Content-Length: 6 FAILED ** 失败（Caché服务器不支持Mirror_Status.cxw请求） =============================== HTTP/1.1 500 Internal Server Error Content-Type: text/plain Connection: close Content-Length: 6 FAILED 考虑下图作为轮询的示例。 同步故障转移镜像成员之间自动发生故障转移： 下图演示了将 DR 异步镜像成员提升到负载均衡池中，这通常假设同一个负载均衡网络设备正在为所有镜像成员提供服务（地理分割方案将在本文后面介绍）。根据标准 DR 程序，灾难恢复成员的提升涉及人为决策，然后是数据库级别的简单管理操作。但是，一旦采取该操作，就不需要对网络设备执行任何管理操作：它会自动发现新的主要设备。 选项 2：数据库服务器调用 API 在这种方法中，使用了网络流量管理设备，它有一个用故障转移镜像成员和潜在的 DR 异步镜像成员定义的服务器池。 当镜像成员成为主镜像成员时，向网络设备发出 API 调用以调整优先级或权重，以立即指示网络设备将网络流量定向到新的主镜像成员。 相同的模型适用于在主镜像成员和备份镜像成员都不可用的情况下提升 DR 异步镜像成员。 此 API 在 ^ZMIRROR 代码中定义为过程调用的一部分： $$CheckBecomePrimaryOK^ZMIRROR() 在此过程调用中，插入可用于相应网络设备的任何 API 逻辑和方法，例如 REST API、命令行界面等。与虚拟 IP 一样，这是网络配置的突然更改，不涉及任何应用程序逻辑以通知连接到故障主镜像成员的现有客户端正在发生故障转移。根据故障的性质，这些连接可能由于应用程序超时或错误、新主实例强制旧主实例关闭或客户端使用的TCP 保持活动计时器过期造成的故障本身而关闭。 因此，用户可能必须重新连接并登录。您的应用程序的行为将决定此行为。 选项 3：地理分散部署 在具有多个数据中心和可能地理分散的部署（例如具有多个可用性区域和地理区域的云部署）的配置中，需要使用基于 DNS 的负载均衡和本地负载均衡在一个简单且易于支持的模型中考虑地理重定向实践。 通过这种组合模型，引入了与 DNS 服务配合使用的附加网络设备，如 Amazon Route 53、F5 Global Traffic Manager、Citrix NetScaler Global Server Load Balancing 或 Cisco Global Site Selector，在每个数据中心、可用性区域或云地理区域与网络负载均衡器相结合。 在此模型中，前面提到的轮询（推荐）或 API 方法在本地用于操作任何镜像成员（故障转移或 DR 异步）的位置。这用于向地理/全球网络设备报告它是否可以将流量定向到任一数据中心。同样在此配置中，本地网络流量管理设备将其自己的 VIP 提供给地理/全球网络设备。 在正常稳定状态下，活动主镜像成员向本地网络设备报告它是主镜像成员并提供“启动”状态。此“启动”状态被转发到地理/全球设备以调整和维护 DNS 记录，以将所有请求转发到此活动的主镜像成员。 在同一数据中心内的故障转移场景中（备份同步镜像成员成为主镜像成员），API 或轮询方法与本地负载均衡器一起使用，现在重定向到同一数据中心内的新主镜像成员。由于新的主镜像成员处于活动状态，因此本地负载均衡器仍以“启动”状态响应，因此未对地理/全局设备进行任何更改。 出于本示例的目的，API 方法在下图中用于本地集成到网络设备。 在使用 API 或轮询方法到不同数据中心（备用数据中心中的同步镜像或 DR 异步镜像成员）的故障转移场景中，新提升的主镜像成员开始向本地网络设备报告为主要成员。 在故障转移期间，曾经包含主镜像成员的数据中心现在不再从本地负载均衡器向地理/全球报告“Up”。地理/全球设备不会将流量定向到该本地设备。备用数据中心的本地设备将向地理/全球设备报告“Up”，并将调用 DNS 记录更新以现在定向到备用数据中心的本地负载均衡器提供的虚拟 IP。 选项 4：多层和地理分散的部署 为了使解决方案更进一步，引入了一个单独的 Web 服务器层，既可以作为私有 WAN 的内部，也可以通过 Internet 访问。此选项可能是大型企业应用程序的典型部署模型。 以下示例显示了使用多个网络设备安全隔离和支持 Web 和数据库层的示例配置。在此模型中，使用了两个地理位置分散的位置，其中一个位置被视为“主要”位置，另一个位置纯粹是数据库层的“灾难恢复”位置。数据库层灾难恢复位置将在主要位置因任何原因停止服务的情况下使用。此外，此示例中的 Web 层将显示为双活，这意味着用户将根据各种规则（例如最低延迟、最低连接数、IP 地址范围或您认为合适的其他路由规则）定向到任一位置。 如上例所示，如果在同一位置发生故障转移，则会发生自动故障转移，并且本地网络设备现在指向新的主机。用户仍然连接到任一位置的 Web 服务器， Web 服务器及其关联的 CSP 网关继续指向位置 A。 在下一个示例中，考虑在位置 A 发生的整个故障转移或中断，其中主要和备份故障转移镜像成员都无法使用。然后，DR 异步镜像成员将被手动提升为主要和备份故障转移镜像成员。在升级后，新指定的主镜像成员将允许位置 B 的负载均衡设备使用前面讨论的 API 方法（轮询方法也是一个选项）报告“Up”。由于本地负载均衡器现在报告“启动”，基于 DNS 的设备将识别这一点并将流量从位置 A 重定向到现在的位置 B 以用于数据库服务器服务。 结论 在没有虚拟 IP 的情况下设计镜像故障转移有许多可能的排列。这些选项可应用于最简单的高可用性场景或具有多层的多地理区域部署，包括故障转移和 DR 异步镜像成员，以获得高可用性和容灾解决方案，旨在为您的应用程序维持最高水平的运营弹性. 希望本文提供了一些关于成功部署具有故障转移的数据库镜像的可能的不同组合和用例的见解，这些组合和用例适合您的应用程序和可用性要求。

# 第五十七章 镜像中断程序 - 在手动故障转移之前确定备份是否处于活动状态 ## 在手动故障转移之前确定备份是否处于活动状态 假设有两个名为 `IRIS A` 和`IRIS B` 的故障转移成员。如果 `^MIRROR` 例程确认备份 (`IRIS B`) 在与主 (`IRIS A`) 丢失联系时处于活动状态，因此具有最新的来自 `IRIS A` 的日志数据，可以使用单个过程手动进行故障转移。当连接因主要故障而丢失时，不会造成数据丢失的风险。但是，当发生多个故障时，活动备份可能没有来自主服务器的所有最新日志数据，因为主服务器在连接丢失后继续运行了一段时间。 使用以下过程确定备份是否处于活动状态： 1. 确认 `IRIS` 实例 `IRIS A` 上的 `ISCAgent` 实际上已关闭（并确保它们在整个手动故障转移过程中保持关闭状态）。 2. 在 `IRIS B` 上，在终端的 `%SYS` 命名空间中运行 `^MIRROR` 例程（请参阅使用 `^MIRROR` 例程）。 3. 在主菜单中选择镜像管理，显示如下子菜单： ```java 1) Add mirrored database(s) 2) Remove mirrored database(s) 3) Activate or Catchup mirrored database(s) 4) Change No Failover State 5) Try to make this the primary 6) Connect to Mirror 7) Stop mirroring on this member 8) Modify Database Size Field(s) 9) Force this node to become the primary 10) Promote Async DR member to Failover member 11) Demote Backup member to Async DR member 12) Mark an inactive database as caught up 13) Manage mirror dejournaling on async member (disabled) 14) Pause dejournaling for database(s) ``` 4. 选择 `Force this node to become the primary` 选项。如果在联系丢失时备份处于活动状态，则会显示如下消息： ```java This instance was an active backup member the last time it was connected so if the primary has not done any work since that time, this instance can take over without having to rebuild the mirror when the primary reconnects. If the primary has done any work beyond this point (file #98), C:\InterSystems\MyIRIS\mgr\journal\MIRROR-GFS-20180815.009 then the consequence of forcing this instance to become the primary is that some operations may be lost and the other mirror member may need to be rebuilt from a backup of this node before it can join as a backup node again. Do you want to continue? ``` 如果有权访问主要文件的日志文件，则可以在继续之前确认引用的文件是最新的。 如果在与主服务器失去联系时备份未处于活动状态，则会显示如下消息： ```java Warning, this action can result in forcing this node to become the primary when it does not have all of the journal data which has been generated in the mirror. The consequence of this is that some operations may be lost and the other mirror member may need to be rebuilt from a backup of this node before it can join as a backup node again. Do you want to continue? ``` ## 手动故障转移到活动备份 如果 `^MIRROR` 例程的 `Force this node to become the primary` 选项确认备份在失去与主节点的连接时处于活动状态，请完成手动故障转移过程，如下所示： 1. 在要继续吗？提示继续该过程。 `Force this node to become the primary` 选项等待 `60` 秒以使镜像成员成为主要节点。如果操作未在 `60` 秒内成功完成，`^MIRROR` 报告操作可能未成功并指示您检查消息日志以确定操作是失败还是仍在进行中。 2. 一旦 `^MIRROR` 例程确认备份已成为主要备份，请在可以这样做时重新启动 `IRIS A`。当 `IRIS` 实例重新启动时， `IRIS A` 作为备份加入镜像。 ## 备份不活动时手动故障转移 即使 `^MIRROR` 例程未确认备份 ( `IRIS B`) 在与主 ( `IRIS A`) 失去连接时处于活动状态，仍然可以使用以下过程继续手动故障转移过程，但是如果这样做，会有数据丢失的风险。如本程序所述，可以在手动故障转移之前将最新的镜像日志文件从 `IRIS A`（如果有权访问）复制到 `IRIS` B，从而最大限度地降低这种风险。 1. 如果有权访问主服务器的镜像日志文件，请将最新的文件复制到 `IRIS B`，从 `IRIS B` 上的最新日志文件开始，然后包括来自 `IRIS A` 的任何后续文件。例如，如果 `MIRROR-MIRRORA-20180220.001`是 `IRIS B` 上的最新文件，复制 `MIRROR-MIRRORA-20180220.001` 和 `IRIS A` 上的任何更新文件。检查文件的权限和所有权，并在必要时更改它们以匹配现有日志文件。 2. 如果接受数据丢失的风险，请在提示时输入 `y` 以确认要继续；备份成为主要的。 `Force this node to become the primary` 选项等待 `60` 秒以使镜像成员成为主要节点。如果操作未在 `60` 秒内成功完成，`^MIRROR` 报告操作可能未成功并指示您检查消息日志以确定操作是失败还是仍在进行中。 3. 一旦 `^MIRROR` 例程确认备份已成为主要备份，请在可以这样做时重新启动 `IRIS A`。 - 如果 `IRIS A` 在 `IRIS` 实例重新启动时加入镜像作为备份，则不需要进一步的步骤。任何在故障成员上但不在当前主成员上的日志数据都已被丢弃。 - 如果在 `IRIS` 实例重新启动时 `IRIS A` 无法加入镜像，如重建镜像成员中描述的引用不一致数据的消息日志消息所示 `IRIS A` 上的最新数据库更改晚于最新的日志数据当 `IRIS B` 被迫成为主服务器时，它会出现在 `IRIS B` 上。要解决此问题，请按照该部分中的描述重建 `IRIS A`。

在数字化时代，数据的重要性无可置疑。数据作为新型生产要素，不仅在宏观政策层面得到党和政府的大力推动，也是医院高质量发展的关键和改变医疗行业的驱动力。随着医疗信息化的迅猛发展，我们正迈向一个数据随处可及、人人可用易用的医疗信息化时代。这一时代将数据与人的需求相结合，致力于让数据能“主动”找到需要他们的医护人员和患者，每一个行业从业者，都应致力于为医护人员和患者提供简单易用的软件解决方案，减少工作量，提高效率，推动医疗行业的进步。 数据与人的融合是实现医疗行业数字化转型的核心。当然，医疗数据的收集、存储和管理对于提供高质量的医疗服务至关重要。然而，仅仅有大量的数据并不足够，我们需要将数据与人的需求紧密结合起来。这意味着我们应该让更多的数据关联起来，并且能服务于更多的人群，让患者能够随时随地访问他们的电子病历，让医生和科研人员也能及时有效地获取病人在医院围墙内外进行治疗和健康管理的数据，并且以直观易懂的方式呈现给医护人员和患者，使他们能够快速、准确地获取所需的信息。数据的融合还包括将不同来源的数据整合起来，为医护人员提供全面、完整的视图，同时基于医疗诊断的规则，不管是通过CDSS的形式，还是通过ChatBot（聊天机器人），帮助他们做出更好的决策。 实现数据和人的融合要按照人的需求投放数据。数字化转型的重要目标是为医护人员和患者提供所需的数据，以支持决策和治疗过程。这意味着我们应该了解用户的需求，将数据按照他们的角色、职责和关注点进行分类和投放。医生可能需要即时的患者数据、病历历史和最新的医学研究，而患者可能需要查看自己的健康记录、预约医生和接收个性化的健康建议。通过根据人的需求进行数据投放，新型软件可以提供个性化的服务和支持，形成千人千面，为每个用户提供有价值的信息。 简单易用是实现数字化转型成功的另一个关键。医护人员和患者使用的软件解决方案应该简单易用，不需要复杂的培训和技术知识。界面应该简单、直观、友好，操作流程简化和优化，以确保用户能够快速上手并高效地使用软件。简单易用的软件不仅能够减少用户的学习曲线和工作负担，还能提高用户满意度和工作效率。（比如Apple的医疗软件Apple Health，通过FHIR 技术，通过一个app能够连接数千家医院的病历数据，让患者可以通过一个app实现多家医院的互联网服务和数据整合） 无论是数字化转型还是高质量发展，软件为人服务始终是医疗信息化的核心宗旨。我们应该将软件看作是为人服务的工具，旨在帮助医护人员提供更好的医疗服务，提升患者的体验和健康结果。软件应该以用户体验为中心，并不断优化和改进，不断进行供给侧改革，以满足不断变化和不同人群的需求，而不是增加负担。 最后，数据会在安全可靠的前提下进行传递和流通。在互联网发展的早期时代，由于无法可依，野蛮生长，数据的滥用、隐私保护等存在很大问题。但随着《数据安全法》等法律法规的发布，相信未来的医疗行业数据一定会在更加安全、可靠、合规的前提下进行有序流动。 在未来的医疗信息化发展中，数据与人的关系将变得更加密不可分。通过数据的融合、按需投放、简单易用、安全可靠和以人为本的新一代软件，我们可以实现数据随处可及、人人可用易用的医疗信息化目标。这将为医护人员和患者提供更好的工作环境和医疗体验，推动整个医疗行业向前迈进。InterSystems公司作为创新性的数据平台解决方案供应商，我们始终致力于助力合作伙伴开发创新的解决方案，与合作伙伴一起共同实现这一愿景，改善医疗服务的质量和效率，提高患者体验的获得感的同时帮助医院降本增效，实现高质量发展。