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。

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随着生活水平的提高,人们越来越注重身体健康。 而孩子的健康成长也越来越成为家长关心的话题。 孩子的身体发育可以从孩子的身高和体重反映出来。 因此,及时预测身高和体重具有重要意义。 通过科学的预测和比较,关注孩子的发育状态。

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· 二月 13, 2023 阅读大约需 3 分钟
何时使用列存储

在 InterSystems IRIS 2022.2 中,我们引入了列存储作为持久化 IRIS SQL 表的新选项,可以将您的分析查询性能提高一个数量级。该功能在 2022.2 和 2022.3 中标记为实验性,但将在即将发布的 2023.1 版本中“升级”为完全支持的生产能力。

产品文档和这个介绍性视频已经描述了行存储(仍然是 IRIS 上的默认设置并在我们的整个客户群中使用)与列表存储之间的区别,并提供了有关为您的用例选择合适的存储布局的高级指导。在本文中,我们将详细阐述这个主题,并根据行业实践建模原则、内部测试和抢先体验计划参与者的反馈分享一些建议。

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· 二月 3, 2023 阅读大约需 5 分钟
PerfTools IO 测试套件

目的

这两个工具(RanRead 和 RanWrite)用于在数据库(或一对数据库)内生成随机读写事件,以测试每秒输入/输出的操作数 (IOPS)。它们可以一起使用或分开单独使用,以测试 IO 硬件容量、验证目标 IOPS 并确保系统拥有可接受的磁盘响应时间。从 IO 测试中收集的结果将因配置而异,具体取决于 IO 子系统。在运行这些测试之前,请确保相应的操作系统监控和存储级别监控已配置,这些捕获的 IO 性能指标可以为以后的分析提供帮助。我们推荐使用 IRIS 中捆绑的系统性能工具,例如^SystemPerformance。

请注意,这里使用的工具是对先前版本的更新。之前的版本可在这里找到。

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· 一月 17, 2023 阅读大约需 3 分钟
HTAP 数据平台插入和查询速度测试

每秒插入大量记录,同时同步进行实时查询的能力称为混合事务分析处理 (HTAP)。 它也被称为 Transactional analytics 或 Transanalytics 或 Translytics,当存在来自工业物联网传感器的持续实时数据流或股票市场的波动数据时,它是非常有用的技术,并且允许实时或接近实时地查询这些数据集。

在本文中我将分享我在不同平台上运行带有测试流数据的演示,同时进行持续插入和持续查询,看看每个平台上有何不同反应,如在每个平台上输入和输出数据的速度以及它们的性能。 我在本演示中试验的平台包括:InterSystems IRIS、MariaDB 和 MySQL。

试验结果

20秒的测试时间里:

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· 九月 12, 2022 阅读大约需 1 分钟
分析InterSystems开发者社区的的开放应用

针对InterSystems开发者社区的分析。使用InterSystems IRIS BI (DeepSee)、Power BI和Logi Report Designer制作的项目,可视化并分析InterSystems 开发者社区上的成员、文章、问题、答案、观点和其他内容和活动。

你可以看到自己的活动、文章和问题。跟踪你的贡献如何改变开发者社区。

使用IRIS BI、Adaptive Analytics、InterSystems Reports、Tableau和Power BI分析关于你和你朋友的统计数据。

该项目包含预配置的IRIS和Atscale在Docker容器中的部署以及BI系统的项目文件。

更多细节信息请见相应应用的README。

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· 八月 9, 2022 阅读大约需 23 分钟
社区文章汇总--跟着社区学习InterSystems 技术

在这篇文章中,你可以访问InterSystems开发者社区中与学习InterSystems IRIS最相关主题的文章库。找到按机器学习、嵌入式Python、JSON、API和REST应用、管理和配置InterSystems环境、Docker和云、VSCode、SQL、分析/BI、全局、安全、DevOps、互操作性、Native API排列的顶级发表的文章。快来享受学习的乐趣吧!

机器学习

机器学习是建立先进的数据分析和自动化人工活动的一种必要的技术,具有很好的效率。它可以创建认知模型,从现有的数据中学习,并根据其自我调整的算法进行预测、概率计算、分类、识别和 "非创造性 "的人类活动的自动化。

在所有情况下,InterSystems IRIS作为一个数据平台和环境来创建、执行、提供和使用这些机器学习模型。IRIS能够从SQL命令(IntegratedML)中使用ML,使用嵌入式Python和PMML(预测模型标记语言)来执行ML。你可以在以下文章中查看它的功能:

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下面是一个ObjectScript片段,它允许为InterSystems IRIS创建数据库、命名空间和Web应用程序:

    set currentNS = $namespace

    zn "%SYS"

    write "Create DB ...",!
    set dbName="testDB"
    set dbProperties("Directory") = "/InterSystems/IRIS/mgr/testDB"
    set status=##Class(Config.Databases).Create(dbName,.dbProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "DB """_dbName_""" was created!",!!


    write "Create namespace ...",!
    set nsName="testNS"
    //DB for globals
    set nsProperties("Globals") = dbName
    //DB for routines
    set nsProperties("Routines") = dbName
    set status=##Class(Config.Namespaces).Create(nsName,.nsProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Namespace """_nsName_""" was created!",!!


    write "Create web application ...",!
    set webName = "/csp/testApplication"
    set webProperties("NameSpace") = nsName
    set webProperties("Enabled") = $$$YES
    set webProperties("IsNameSpaceDefault") = $$$YES
    set webProperties("CSPZENEnabled") = $$$YES
    set webProperties("DeepSeeEnabled") = $$$YES
    set webProperties("AutheEnabled") = $$$AutheCache
    set status = ##class(Security.Applications).Create(webName, .webProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Web application """webName""" was created!",!

    zn currentNS

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· 五月 10, 2022 阅读大约需 2 分钟
关于自适应分析Adaptive Analytics 示例模式操作!

InterSystems IRIS 2021.1 的发布引入了自适应分析(Adaptive Analytics)的介绍。 为了开始使用和熟悉 InterSystems IRIS BI cube示例,我们创建了一个用于自适应分析的 HoleFoods 应用程序示例模版。 此示例应用程序可在 Open Exchange 上获得, 还有一个学习服务课程learning services course 可用于了解有关自适应分析的更多信息。

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· 五月 13, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 IRIS 跟踪全球疫苗接种情况

2020 年席卷全球的新冠疫情使每个人都在关注与 COVID-19 有关的新闻和数字。

为什么不趁这个机会去创造一些简单直观的东西,来帮助关注全球的疫苗接种数量呢?

为了应对这一挑战,我使用了 Our World in Data 提供的数据,他们的使命是提供解决全球最大问题所需的研究和数据。

他们在 Github 上有一个专门的 COVID-19 数据仓库,我采用了疫苗接种数据来完善我的跟踪器。

如果你不了解他们,去调查一下吧,这值得你花上一些时间。 Github 仓库

应用程序 iris-vaccine-tracker 有三个不同页面。

  1. 主仪表板
  2. 数据表,其中包含仪表板中呈现的数据的详细信息。
  3. 热图

仪表板

主仪表板提供全球疫苗接种情况的快速概览。

第一个小组件提供以下信息:

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· 五月 8, 2021 阅读大约需 5 分钟
InterSystems IRIS 上的 COVID-19 分析

大家好!

约翰·霍普金斯大学每天都会发布有关 COVID-19 疫情的新数据。

我在部署于 GCP Kubernetes 上的 docker 中使用 InterSystems IRIS Community Edition 构建了一个简单的 InterSystems IRIS Analytics 仪表板,可显示疾病爆发的关键指标。

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· 四月 27, 2021 阅读大约需 6 分钟
在IRIS中联合运用OCR与NLP技术

根据IDC的报道,超过80%的信息是基于NoSQL的,尤其是文本文件。当数字服务或应用程序不能处理所有这些信息时,企业就会遭受损失。为了面对这一挑战,可以使用OCR技术。OCR使用机器学习和/或训练的图像模式将图像像素转化为文本。这一点很重要,因为许多文件被扫描成PDF格式的图像,或者许多文件中包含有文本的图像。因此,OCR是一个重要的步骤,可以从文件中获得所有可能的数据。

为了实现OCR,可以使用开源解决方案Google Tesseract,这是Python和Java社区中最流行的解决方案。Tesseract支持100多个习语,并且可以用新的模型进行训练以识别车牌、验证码等等。Tesseract是在C++中创建的,可以通过Java套用Tess4J构成一个中介层来使用它。下面的代码展示了调用过程。

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· 四月 15, 2021 阅读大约需 6 分钟
基于InterSystems IRIS 的数据运维DataOps

InterSystems IRIS 下使用 DataOps

Gartner 对 DataOps 的定义是:“DataOps 是一种协作式的数据管理方法,侧重于改善整个组织中数据管理者和数据消费者之间数据流的沟通、整合与自动化。 DataOps 的目标是创建可预测的数据、数据模型和相关项目的交付和变更管理,从而更快地交付价值。 DataOps 采取特殊技术手段和相应治理水平自动化数据交付的设计、部署和管理,以元数据提高动态环境中数据的易用性和价值。”

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 7 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险? (Part II)

上一部分,现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板IRIS 文档提供的示例,我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例,目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险?(Part I)

几个月前,我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章,作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景,并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看,如果喜欢,就请投我一票吧! :)

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
将 Python ODBC 连接到 IRIS 数据库 - 第 2 条快速笔记

关键字:PyODBC,unixODBC,IRIS,IntegratedML,Jupyter Notebook,Python 3

目的

几个月前,我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它, 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记,说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC,不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时,都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法,可以不安装任何 IRIS,在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行?

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