随着 IRIS 中向量数据类型和向量搜索功能的引入，应用程序的开发正在开启一个充满各种可能性的全新世界，其中一个应用程序示例是我最近在巴伦西亚卫生局的一次公开竞赛中看到的应用程序，他们要求提供一种工具，能够使用 AI 模型协助进行 ICD-10 编码。

我们如何实现与所要求的应用程序类似的应用程序？ 我们来看看需要什么：

1. ICD-10 代码列表，我们将使用它作为 RAG 应用程序的上下文，在纯文本中搜索诊断结果。
2. 经过训练的模型，它会将文本向量化，我们将在其中查找 ICD-10 代码中的对应项。
3. Python 库，用于对 ICD-10 代码和文本进行摄取和向量化。
4. 一个支持文本的友好前端，我们会在其中查找可能的诊断结果。
5. 从前端接收的请求的编排。

IRIS 为我们提供哪些功能来满足上述需求？

这是在 IRIS 中完全运行向量搜索演示的尝试。
没有外部工具，您需要的只是终端/控制台和管理门户。
特别感谢Alvin Ryanputra作为他的软件包iris-vector-search的基础
灵感和测试数据的来源。
我的软件包基于 IRIS 2024.1 版本，需要注意您的处理器功能。

我尝试用纯 ObjectScript 编写演示。
仅描述向量的计算是在嵌入式Python中完成的

计算 2247 个记录的 384 维向量需要时间。
在我的 Docker 容器中，它正在运行 01:53:14 来完全生成它们。

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。

#Embedded Python #HL7 #InterSystems IRIS for Health

大家好！

InterSystems Grand Prix 2023 结合了 InterSystems IRIS 数据平台的所有主要功能！

因此，我们邀请您使用以下功能并收集额外的技术奖励，以帮助您赢得奖品！

如下：

• LLM AI 或 LangChain 用法：Chat GPT、Bard 等 - 6
• InterSystems FHIR SQL Builder- 5
• InterSystems FHIR-3
• IntegratedML - 4
• Native API - 3
• 嵌入式 Python - 4
• 互操作性 - 3
• 生产扩展（PEX）- 2
• 自适应分析 (AtScale) Cube的使用 - 3
• Tableau、PowerBI、Logi 的使用 - 3
• InterSystems IRIS BI - 3
• 列索引使用 - 1
• Docker 容器使用 - 2
• ZPM 包部署 - 2
• 在线演示 - 2
• 单元测试 - 2
• 实施 InterSystems Community Idea中的创意 - 4
• 在开发者社区发布的第一篇文章 - 2
• 在开发者社区发布的第二篇文章 - 1
• 代码质量通过 - 1
• 第一次贡献 - 3
• YouTube 上的视频 - 3

嗨社区，
在本文中，我将演示 InterSystems Embedded Python 的用法，我们将涵盖以下主题：

什么是网页抓取：

简单来说，网络抓取、网络收获或网络数据提取是从网站收集大数据（非结构化）的自动化过程。用户可以根据需要提取特定站点上的所有数据或特定数据。收集的数据可以以结构化格式存储以供进一步分析。

网页抓取涉及的步骤：

1. 找到您要抓取的网页的 URL
2. 通过检查选择特定元素
3. 编写代码获取被选元素的内容
4. 以需要的格式存储数据

就这么简单！

动机

这个项目是在我考虑如何通过Embedded Python让Python代码自然地处理IRIS globals所提供的可扩展的存储和高效的检索机制时想到的。

我最初的想法是使用globals创建一种Python字典的实现，但很快我就意识到，我应该首先处理对象的抽象问题。

所以，我开始创建一些可以包装Python对象的Python类，在globals中存储和检索它们的数据，也就是说，在IRIS globals中序列化和反序列化Python对象。

Hi Developers,

嗨，各位开发者们：

各位都知道，Python是一个庞大而强大的生态系统，包含了成千上万的库和包，特别是在数据科学方面。

因此，我想首次尝试使用IRIS最近的一项功能--嵌入式Python，简单地导入一个名为datetime的Python库，生成带有时间戳成分的数据，并在InterSystems IRIS for Health Data Platform中持久化。同样的方法在IRIS数据平台上也可以使用。

嗨社区，

这篇文章公开介绍我的 iris-fhir-client 客户端应用。

iris-fhir-client 可以可以借助嵌入式 python 连接到任何开放的 FHIR 服务器 fhirpy 图书馆.

通过终端和使用 CSP Web 应用程序获取资源信息。

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:

第八章 使用嵌入式 Python （五）

通过引用传递参数

用 ObjectScript 编写的方法中的参数可以通过值或引用传递。在下面的方法中，签名中第二个和第三个参数前面的 ByRef 关键字表示它们打算通过引用传递。

ClassMethod SandwichSwitch(bread As %String, ByRef filling1 As %String, ByRef filling2 As %String)
{
    set bread = "whole wheat"
    set filling1 = "almond butter"
    set filling2 = "cherry preserves"
}

从 ObjectScript 调用方法时，在参数前放置一个句点以通过引用传递它，如下所示：

第六章 使用嵌入式 Python （三）

从 ObjectScript 调用嵌入式 Python 代码

使用 Python 库

嵌入式 Python 让可以轻松访问数以千计的有用库。通常称为“包”，它们需要从 Python 包索引 (PyPI) 安装到 <installdir>/mgr/python 目录中，然后才能使用。

例如，ReportLab Toolkit 是一个用于生成 PDF 和图形的开源库。以下命令使用软件包安装程序 irispip 在 Windows 系统上安装 ReportLab：

C:\InterSystems\IRIS\bin>irispip install --target C:\InterSystems\IRIS\mgr\python reportlab

在基于 UNIX 的系统上，使用：

第三章 嵌入式Python概述（三）

使用 SQL

IRIS 中的类被投影到 SQL，除了使用类方法或直接全局访问之外，还允许使用查询访问数据。 iris 模块为提供了两种从 Python 运行 SQL 语句的不同方式。

以下示例使用 iris.sql.exec() 运行 SQL SELECT 语句以查找类名称以“%Net.LDAP”开头的所有类定义，返回一个包含每个名称和超类的结果集每个班级。在这里，系统类 %Dictionary.ClassDefinition 将 SQL 投影为同名表。