第三章 控制 xsi:type 属性的使用

控制 xsi:type 属性的使用

默认情况下， SOAP 消息仅包含顶级类型的 xsi:type属性。例如：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
...
<types:GetPersonResponse>
<GetPersonResult href="#id1" />
</types:GetPersonResponse>
<types:Person id="id1" xsi:type="types:Person">
<Name>Yeats,Clint C.</Name>
<DOB>1944-12-04</DOB>
</types:Person>  
...

在这些示例中，已添加换行符以提高可读性。要将此属性用于 SOAP 消息中的所有类型，请执行以下操作之一：

数据收集

这篇分步说明指南将讲解如何创建任务来收集 InterSystems 数据库及其全局变量的相关数据（如关联的 Open Exchange App 所示，其中包含所有相关代码）

免责声明：此软件仅用于测试/演示目的。 InterSystems 不支持将此代码作为任何发布产品的一部分。 它由 InterSystems 提供，作为特定产品和版本的演示/测试工具。 用户或客户全权负责此软件交付后的维护和测试，InterSystems 对此代码的错误或误用不承担任何责任。

1) 首先，通过管理门户导入文件“DataCollection.xml”，并确保没有错误。 如果存在错误，则可能是版本问题，请发送电子邮件至 ari.glikman@intersystems.com 联系 Ari Glikman 获取适合你的版本的支持。 另外，确保将数据导入到你想要收集其内部数据以供后续检查的命名空间中。

在使用 InterSystems ObjectScript 进行编程时，当你定义了属性property、查询query或者索引index，系统会在编译的过程中自动创建与之相关的一些方法，这篇文章对这些方法做了些总结：

属性Properties

1. 假设你定义了一个属性 Property， 下面的方法会被自动创建

ClassMethod PropertyGetStored(id)

对于数据类型属性，这个函数将返回其逻辑值，对于对象属性，返回id。这是一个对类global数据的封装，也是获取单例属性值(singular property value)最快的方法。此方法仅适用于已持久化存储的属性。

针对 InterSystems IRIS 数据库的一些基本概念。

InterSystems IRIS 是什么

InterSystems IRIS 是基于 Caché/M 语言开发的一个数据库，这个数据库被大量使用在医疗系统中，也是北美地区医疗系统病历和文件管理中默认使用的事实标准。

Caché/M 是什么

Caché/M 是 MUMPS 程序语言 开发的数据库，Caché/M 提供了代码接口，可以直接使用 Caché/M 对数据库来进行操作。

Caché 是一个法语单词，但是又非常容易和英语使用的 Cache 搞混，所以大部分时候使用的是 Caché/M 来表达。

M 表达的意思是 Mumps 程序语言，简称 M 语言，Caché 使用 M 语言构建了不少函数。

第五章 控制 xsi:type 属性的使用

控制 xsi:type 属性的使用

默认情况下， SOAP 消息仅包含顶级类型的 xsi:type 属性。例如：

ISC 开发者们，我向你们致敬 👑。

InterSystems 常见问题系列

使用 ErrorList 查询 SYS.ApplicationError 类.

在当今充满活力的医疗保健行业，获取全面、精简的医疗记录对于做出明智的决策至关重要。人工智能驱动的健康图表应用程序是一个开创性的解决方案，旨在为医生提供一种获取和理解健康数据的有效方式。

主要功能

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InterSystems 常见问题FAQ

如果您想在InterSystems 产品启动时执行一个操作系统可执行文件，命令或者程序，可以在SYSTEM^%ZSTART routine里面写明流程 ( %ZSTART routine在 %SYS 命名空间里面创建).

在 SYSTEM^%ZSTART 里面写代码之前, 请确保他可以在任何情况下能正常工作

如果 ^%ZSTART routine 写的不对，或者没有响应或者发生错误，InterSystems 产品可能会无法启动。

更多信息，请参考一下文档。

InterSystems 常见问题系列FAQ

流程如下

1. 上传到 FTP server

迄今为止，我看到的大多数使用向量vector的示例，将它只作为 SQL 中的一种功能，尤其是围绕 VECTOR_Search 的 3 个函数。
* TO_VECTOR()
* vector_dot_product ()
* vector_cosine ()

在 iris-vector-search 演示包中隐藏着一个非常有用的摘要。
从那里，你可以通过多个链接找到所需的一切。

我还缺少更多的 VECTOR 方法，于是在 Idea Portal 上提出了相关请求。

接着，我想起每个 SQL 方法或存储过程都有一堆 ObjectScript 代码。
于是我开始搜索，下面就是我的研究的一些总结：

通过 REST API 将前端 React 应用程序与 IRIS 数据库等后端服务集成，是构建健壮网络应用程序的强大方法。但是，开发人员经常遇到的一个障碍是跨源资源共享（CORS）问题，由于网络浏览器强制执行的安全限制，该问题可能会阻止前端访问后端的资源。在本文中，我们将探讨在将 React Web 应用程序与 IRIS 后端服务集成时如何解决 CORS 问题。

创建Schema

我们首先定义一个名为 Patients 的简单Schema：

这篇文章介绍了使用由支持 langchain 框架的IRIS来实现问答聊天机器人，其重点介绍了检索增强生成（RAG）。

文章探讨了IRIS中的向量搜索如何在langchain-iris中完成数据的存储、检索和语义搜索，从而实现对用户查询的精确、快速的响应。通过无缝集成以及索引和检索/生成等流程，由IRIS驱动的RAG应用程序使InterSystems开发者能够利用GenAI系统的能力。

为了帮助读者巩固这些概念，文章提供了Jupyter notebook和一个完整的问答聊天机器人应用程序，以供参考。

什么是RAG以及它在问答聊天机器人中的角色

最近有某国内三甲医院为满足评级和飞行检查要求，希望提升HIS和IRIS的SQL查询效率，客户和实施工程师整理了一个慢查询的SQL列表， 有一些查询比较慢， 查询时间在甚至大于60分钟。

在我们和厂商共同努力下，对整个库的SQL查询做了优化。 下表是记录了我们在进行了大部分优化工作后的结果，您可以看到大多查询从几十分钟减少到了几十秒甚至1秒以内。其中有几个慢到几分钟的查询，最后经过细调， 也把查询耗时减少到了一分钟以内。 优化的效果还是很明显的。

这里我分享一下操作的要点，以便给其他有同样问题的客户一个思路。

其实如果您看过我前面的帖子，应该已经有了基本的概念。我就把工作流程总结一下，其实就这么几个步骤：

步骤一：