#抢先体验计划(EAP)

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InterSystems抢先体验计划(EAP)让用户将有机会试用即将发布的 InterSystems 产品和功能。

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文章 Lilian Huang · 六月 18 8m read

欢迎回到关于 AI Hub 的系列入门文章,这是目前处于早期访问计划(EAP)阶段的新产品功能!(链接:EAP 网站下载、文档

在上一篇文章中,我们介绍了如何使用新的 %AI 类直接在 ObjectScript 中创建代理和代理工具。 不过,有时您可能并不需要创建新的代理,而只是希望向现有代理添加一些自定义工具,以便让本地 claude、codex、copilot 或其他您选择的代理直接查询您的数据。这时,MCP 服务器就派上用场了。

在本指南中,我们将逐步演示如何创建自己的 MCP 服务器来访问您的数据。

免责声明:AI Hub 目前处于早期访问预览阶段,其功能在正式发布前可能会发生变更;如发现任何问题,可通过上述链接的文档 GitHub 仓库提交问题报告。EAP 预览版不适用于生产环境。

MCP 的简要介绍

我将简要介绍,因为关于 MCP 服务器(模型上下文协议)已有大量其他优质文章(建议从@Pietro Di Leo 的这篇文章或InterSystems 总裁 Don Woodlock 的这段精彩入门视频开始阅读)。

模型上下文协议(Model Context Protocol)是一种传输协议,允许将外部工具添加到代理中 存在一个发现“握手”过程:MCP 服务器会向 MCP 客户端发送工具列表。

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文章 Lilian Huang · 六月 18 4m read

对于上周没有参加 READY 大会的朋友们来说,你们可能错过了这一激动人心的消息:AI Hub 的抢先体验计划现已正式启动。这一消息是在@Benjamin De Boe@Jeff Fried 带来的一场精彩演示中公布的,我建议大家在录像发布后务必观看这段演示!  我有幸提前体验了 AI Hub,想借此机会向社区大家介绍一下。

在深入探讨细节之前,先提供文档链接EAP 门户链接,您可通过这些链接下载 AI Hub,目前提供独立安装包或容器镜像两种形式。 

请注意,这只是预览版,在正式发布前可能会有重大变更,该版本不适用于生产环境,您可能会遇到一些问题——如果遇到问题,请在 GitHub 页面上提交问题!

代理

对我来说,最令人兴奋的功能莫过于全新的 ObjectScript 代理 SDK。现在,您可以使用直观的 SDK,直接在 ObjectScript 中创建代理和工具。

创建代理非常简单:您可以通过 XData INSTRUCTIONS 组件为其指定系统提示,然后只需设置提供程序、模型和工具即可:

Class Sample.Agent Extends %AI.Agent
{
    /// LLM Model
    Parameter MODEL = "gpt-5-nano";

    /// Toolsets that the agent can use
    Parameter TOOLSETS = "Sample.ToolSet";
    
    /// System Prompt
    XData INSTRUCTIONS [ MimeType = text/markdown ]
    {
    # Sample Assistant

    You are a helpful assistant with access to a set of tools to interact with a database of people.
    }

    Method %OnInit() As %Status
    {
        // Set provider with API key from environment variable
        Set key = $System.Util.GetEnviron("OPENAI_API_KEY")  // or whatever
        Set ..Provider = ##class(%AI.Provider).Create("openai", {"api_key": (key)})
        
        Return $$$OK
    }
}
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公告 Claire Zheng · 十二月 1, 2025

我们非常高兴地宣布, IntegratedML Custom Models(集成式机器学习自定义模型)抢先体验计划即将开启,这是 IRIS 2026.1 版本中即将推出的一项强大新功能!

这是什么?

IntegratedML Custom Model扩展了现有的IntegratedML/AutoML(集成式机器学习/自动化机器学习)功能,支持您直接在 SQL 查询中部署自己的自定义 Python 机器学习模型。IntegratedML AutoML功能提供自动化机器学习服务,而Custom Model(自定义模型)则赋予您完全的控制权——自定义预处理、任意与 scikit-learn 兼容的模型,以及 Prophet 或 LightGBM 等第三方库——所有操作均在数据库内执行,无需数据移动。

为什么这很重要

  • 完全掌控:编写自定义预处理、特征工程和模型训练逻辑。
  • 熟悉的 SQL 界面:使用熟悉的 CREATE MODEL、TRAIN MODEL 和 PREDICT() 命令。
  • 数据库内执行:无需数据导出/导入循环,对实时数据进行实时预测。
  • 与AutoML协同工作:针对每个用例使用合适的工具——自动化机器学习用于快速建模,自定义模型用于高级场景。
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InterSystems 官方 Claire Zheng · 六月 23, 2025

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。

如果您正在使用非常大的关系数据集,想要提高操作效率并愿意参与测试新功能,请https://www.intersystems.com/early-access-program/ 上注册。 您将收到一封欢迎电子邮件,并可通过该电子邮件转到评估门户,在那里可以找到临时开发许可证、最近的工具包、包含新功能的容器镜像,以及入门教程

我们会定期联系注册的参与者,以分享相关更新,当然,如果需要,我们也可以直接协助您进行探索。

谢谢!
Benjamin

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InterSystems 官方 Michael Lei · 十月 7, 2024

我们最近在向量搜索抢险体验计划中提供了新版的 InterSystems IRIS,新版本采用了新的基于分层可导航小世界 (HNSW) 索引算法的近似最近邻索引。 这一新增功能可对大型向量数据集进行高效的近似最近邻搜索,从而显著提高查询性能和可扩缩性。

HNSW 算法旨在通过构建基于图形的结构来优化高维数据的向量搜索,从而更快地在大型向量集合中找到近似邻。 无论您使用的是推荐系统、自然语言处理,还是其他机器学习应用,HNSW 都能显著缩短搜索时间,同时允许您调整准确度水平,但准确度提高的代价是查询时间变慢。

HNSW 的主要优点包括:

    •    即使数据集规模不断扩大,也能加快搜索速度
    •    减少内存占用,同时保持高准确度
    •    与现有的 IRIS 向量搜索功能无缝集成

如何开始使用

最新版本现已通过向量搜索抢先体验计划提供。 要参与,请在此处注册,下载新版本并开始测试。 我们正在持续增强向量搜索的功能,因此您的反馈至关重要!

我们鼓励您探索性能改进方法,并与社区分享您的想法。 如果您在抢先体验阶段遇到任何问题或有任何反馈,请联系我。

祝您编码愉快!

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