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· 六月 11, 2023 阅读大约需 7 分钟
统一语义数据平台

数据平台一直在进化:从数据中心到数据中台,离散的数据资产得到进一步梳理和整合、按业务封装数据和操作数据的方法,并逐步提供了企业统一的访问、更新、检索、查询等数据服务。

然而市场上不乏听到数据平台的成功案例,却鲜见这些案例得到大规模推广。原因是什么呢?

一. 传统数据平台建设的挑战

传统数据平台的数据模型基于各自厂商的理解,缺乏统一行业数据模型和行业语义。可供参考的国内卫生信息数据元、数据集标准并非完整的行业语义,例如没有业务实体模型和数据元关系定义。传统的数据平台建设通常根据业务域,围绕数据应用需求组织数据。经常看到按业务域划分为CDR(临床数据中心)、ODR(运营数据中心)、RDR(科研数据中心)......

这造成了几个挑战:

1. 按业务域、而非业务实体来划分数据,虽然方便相应的业务域数据分析,但跨业务域重叠的业务实体数据,例如患者,需要跨数据中心同步。这些同步由于数据模型上的差异,往往非全息拷贝。随着同步次数越多,跨数据中心的数据越失真,造成数据资产多源不统一、数据资产一致性问题和时效性问题。

2. 数据平台产品语义表达上参差不齐,业务用户依赖数据工程师对数据理解和操作,无论是统计分析还是机器学习,海量的实施工作无法满足业务敏捷性要求;

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· 三月 17 阅读大约需 12 分钟
生成式大语言模型和检索增强生成

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理?我们怎么在业务中利用它?

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型,是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图:

1.1 为什么我们称之为大语言模型?

大语言模型的“大”体现在多个方面:

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 5 分钟
使用内置的REST API监控InterSystems IRIS

我们不必等待SAM发布才开始规划和试用该API来监控IRIS实例。在以后的文章中,我将更深入地探讨可用的指标及其意义,并提供一些交互式仪表板的示例。首先,我将介绍一下相关背景和一些问题及答案。

IRIS(和Caché)一直在收集自身及其运行平台的数十个指标。收集这些指标来监控Caché和IRIS的方法向来有很多。我发现,很少有安装软件使用IRIS和Caché的内置解决方案。譬如,History Monitor作为性能和系统使用指标的历史数据库,已经推出很长时间了,但它没有简便方法可实时显示这些指标和仪表系统。

IRIS平台解决方案(以及整个业界)正在从仅在一些本地实例上运行的单体式应用程序过渡到“随处”部署的分布式解决方案。在许多用例中,原有的IRIS监控方案并不适用于这些新的模式。InterSystems没有做重复工作,而是将目光投向当前流行的、经过验证的监控和告警开源解决方案。

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· 十月 18, 2022 阅读大约需 3 分钟
四则优秀案例分享:医疗数据大规模集成

在美国各地,当需要实现大规模的应用集成时,医疗行业的领导者会使用InterSystems HealthShare Health Connect®。无论是为了连接电子病历,还是为了提升床边护理决策能力,无论是为了创新远程医疗和远程护理,还是为了业务增长,亦或是为未来做准备,InterSystems和Health Connect随时准备好帮助您和您的组织实现目标。我们在此提供几个InterSystems医疗行业的集成实例以作示范。

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· 十二月 4, 2023 阅读大约需 9 分钟
通用RESTful 业务服务和业务操作

1. 通用RESTful业务服务和业务操作


InterSystems IRIS 提供了一组通用的RESTful 业务服务和业务操作类,用户无需开发自定义的业务服务和业务操作类,就可以直接向外提供RESTful服务和调用外部的RESTful API。

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