欢迎来到我的 CI/CD 系列的下一个章节,我们将探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。

今天,我们来谈谈互操作性。

问题

当您有一个有效的互操作性生产时,您有两个独立的流程:一个是处理消息的可以正常运行的生产流程,另一个是更新代码、生产配置和系统默认设置的 CI/CD 流程。

显然,CI/CD 流程会影响互操作性。 但问题是:

  • 更新期间究竟发生了什么?
  • 我们需要做些什么以在更新期间尽可能缩短或消除生产停机时间?
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在这一系列文章中,我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题:

  • Git 101
  • Git 流程(开发流程)
  • GitLab 安装
  • GitLab 工作流
  • 持续交付
  • GitLab 安装和配置
  • GitLab CI/CD
  • 为何使用容器
  • 容器基础架构
  • 使用容器的 CD

第一篇文章中,我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因,以及如何使用 Git 开发软件。

第二篇文章中,我们介绍了 GitLab 工作流 – 一个完整的软件生命周期流程,并介绍了持续交付。

第三篇文章中,我们介绍了 GitLab 安装和配置以及将环境连接到 GitLab

第四篇文章中,我们编写了 CD 配置。

第五篇文章中,我们讨论了容器以及使用容器的方式(和原因)。

第六篇文章中,我们将探讨运行包含容器的持续交付管道所需的主要组件以及这些组件如何协同运行。

在这篇文章中,我们将构建上一篇文章中探讨的持续交付配置。

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在这一系列文章中,我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题:

  • Git 101
  • Git 流程(开发流程)
  • GitLab 安装
  • GitLab 工作流
  • 持续交付
  • GitLab 安装和配置
  • GitLab CI/CD

第一篇文章中,我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因,以及如何使用 Git 开发软件。

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在这一系列文章中,我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题:

  • Git 101
  • Git 流程(开发流程)
  • GitLab 安装
  • GitLab 工作流
  • 持续交付
  • GitLab 安装和配置
  • GitLab CI/CD

第一篇文章中,我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因,以及如何使用 Git 开发软件。

第二篇文章中,我们介绍了 GitLab 工作流 – 一个完整的软件生命周期流程,并介绍了持续交付。

在这篇文章中,我们将探讨:

  • GitLab 安装和配置
  • 将环境连接到 GitLab
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在这一系列文章中,我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题:

  • Git 101
  • Git 流程(开发流程)
  • GitLab 安装
  • GitLab 工作流
  • 持续交付
  • GitLab 安装和配置
  • GitLab CI/CD

上一篇文章中,我们介绍了 Git 基础知识、深度理解 Git 概念对现代软件开发至关重要的原因,以及如何使用 Git 开发软件。 我们的侧重点仍是软件开发的实现部分,但本部分会介绍:

  • GitLab 工作流 - 从想法到用户反馈的完整软件生命周期流程
  • 持续交付 – 软件工程方式,团队通过这种方式在短周期内制作软件,从而确保软件可以随时实现可靠发布。 它的目的是更快速、更频繁地构建、测试和发布软件。

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大家都搭建了测试环境。

有些人很幸运,可以在完全独立的环境中运行生产。

-- 佚名

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在这一系列文章中,我想向大家介绍并探讨使用 InterSystems 技术和 GitLab 进行软件开发可以采用的几种方式。 我将介绍以下主题:

  • Git 101
  • Git 流程(开发流程)
  • GitLab 安装
  • GitLab 工作流
  • GitLab CI/CD
  • 包含容器的 CI/CD

第一部分将介绍现代软件开发的基础 – Git 版本控制系统和各种 Git 流程。

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· 二月 18 阅读大约需 11 分钟
向量搜索和 RAG(检索增强生成)模型

1. IRIS RAG Demo

IRIS RAG Demo

这是 IRIS 与 RAG(检索增强生成)示例的一个简单演示。
后端是使用 IRIS 和 IoP用 Python 编写的,LLM 模型是 orca-mini 并由 ollama 服务器提供。
前端是用 Streamlit 编写的聊天机器人。

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· 九月 18, 2023 阅读大约需 6 分钟
开发者作品展示--几乎实现的向量支持

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。

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你好,开发者!

你们中的许多人在 Open Exchange 和 Github 上发布了 InterSystems ObjectScript 库。

但对于开发者来说,如何简化项目的使用和协作呢?

在本文中,我想介绍一种简单方法,只需将一组标准文件复制到你的仓库中,就可以启动任何 ObjectScript 项目和对其做出贡献。

我们开始吧!

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