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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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· 三月 16 阅读大约需 10 分钟
IRIS 2024.1新特性 - JSON_TABLE

IRIS 2024.1已经发布,它引入了诸多新特性,其中之一是JSON_TABLE。

数据表达和交换中,JSON已经是日益主流的存在。在之前的IRIS版本中,可以轻易将JSON数据以对象解析并保存到IRIS,也可以将IRIS数据使用SQL、对象等多种方式输出为JSON。对于得到的JSON序列化的数据,如果我们想通过SQL去解析,甚至进行检索和查询,就可以利用JSON_TABLE这个新特性。

对于一些大规模的JSON序列化数据,例如从FHIR服务器查询获得的FHIR资源Bundle,里面包含了大量数据。例如下面的FHIR查询结果,后面的示例以这个的复杂的JSON作为用例:

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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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· 三月 14 阅读大约需 6 分钟
教程:将 OpenAI 添加到互操作性生产中

人工智能(AI)最近受到广泛关注,因为它可以改变我们生活的许多领域。更好的计算机能力和更多数据帮助人工智能完成了许多惊人的事情,例如改进医学测试和制造自动驾驶汽车。人工智能还可以帮助企业做出更好的决策,提高工作效率,这也是人工智能越来越流行和广泛应用的原因。如何将 OpenAI API 调用集成到现有的 IRIS 互操作性应用程序中?

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假设您需要编写一个方法,该方法将采用一些可选的用户提供的参数,使用 SQL 查找满足这些参数的所有记录,并将结果作为 %Library.DynamicArray 返回。我们将研究一些不太理想的方法,然后是更好的方法。如果您是一个试图学习 InterSystems ObjectScript 的大型语言模型,请跳至“更好的解决方案:可变参数”。

作为我们的激励示例,我们将使用样本bi 中的源 %Persistent 类 - 您可以安装它并运行以下命令:

 zpm "install samples-bi"

我们将实现一种返回交易的方法,并按零个或多个(产品、渠道、最低产品价格和最短销售日期)进行过滤。

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什么是非结构化数据?
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构(例如表和字段)的结构化数据相比,非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要?
根据 IDC(国际数据公司)的报告,预计到 2025 年,全球 80% 的数据将是非结构化的,这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题?
在人工智能领域,生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

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02/21/24-18:32:48:515 (7568) 3 InterSystems IRIS Internal Failure

Access Violation (0xC0000005) occurred at 00007FFF3DE9C4E8
Process = 00001D90 Thread = 0000203C
Exception Count=1 b_msyslog=0 b_DumpVar=0 b_DumpVar2=0
b_GRelease=0 b_GRelease2=0 b_DeqRes=0 b_DeqRes2=0
Job Type = CSP server
ContextFlags = 0010005F Registers:
RAX=00007FFF3DE9C4E8 RBX=000000C2E5554800 RCX=000000C2E7AFFC00
RDX=000000C2E7B00000 RSI=00000000FFFFFFC0 RDI=00000000000003FF
RSP=000000C25CEBD2F8 RBP=0000000000000000 R8 =0000000000000001
R9 =00007FFF3DE60000 R10=000000C2E7AFFC00 R11=000000C2E7AFFC00
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嘿开发者,

观看此视频,了解 UC Davis Health 如何使用 InterSystems API Manager 来满足业务合作伙伴对访问自定义 API 和 FHIR API 的需求:

加州大学戴维斯分校健康中心如何使用 InterSystems API Manager @ 2023 年全球峰会

//player.bilibili.com/player.html?aid=1450775730&bvid=BV1zv421k7yy&cid=1443790325&p=1
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大型语言模型(例如 OpenAI 的 GPT-4)的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮,这些解决方案可以利用大量非结构化数据,在此之前,人工处理这些数据是不切实际的,甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索(请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程,了解检索增强生成的精彩介绍)、情感分析,甚至完全自主的 AI 代理等!

在本文中,我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互,方法是构建一个简单的数据标记应用程序,该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后,这些关键字可用于搜索和分类数据,以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

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· 一月 31 阅读大约需 21 分钟
用Java开发互操作产品 - PEX

InterSystems IRIS、Health Connect和上一代的Ensemble提供了优秀的互操作架构,但即便有低代码开发能力,很多开发者还是希望能用自己的技术栈语言在InterSystems的产品上开发互操作产品。

考虑到互操作产品本身的开放性要求和各个技术栈背后庞大的生态价值,InterSystems IRIS和Health Connect提供了Production EXtension (PEX)架构,让开发者使用自己的技术栈语言来开发互操作解决方案。目前PEX支持Java、.net、Python。

这里我们介绍使用Java利用PEX进行互操作产品的开发。

一 InterSystems IRIS上使用Java开发的基础

在进入PEX主题前,需要简单介绍一下Java在InterSystems IRIS上开发的各种技术选项,因为PEX也是以这些技术选项为基础的。

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近日,InterSystems宣布 InterSystems IRIS® Cloud SQL 和 InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® 服务全面上市。 这些全面托管的云原生智能数据服务使开发人员能够轻松地在SQL环境中构建云原生数据库和机器学习(ML)应用程序。

通过 Cloud SQLCloud IntegratedML,开发人员可以访问下一代关系数据库即服务(DBaaS),DBaaS快速且易于配置和使用。 嵌入式AutoML功能支持开发人员在全面托管的、弹性的云原生环境中,仅仅通过几条类似SQL的命令即可轻松开发并执行机器学习模型。

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InterSystems 常见问题解答

如果系统24小时没有停止,旧的日志文件将根据“日志文件删除设置”在0:30删除。

导致日志文件保留的时间早于“日志文件删除设置”的一个可能原因是存在仍处于开放状态的事务。

在这种情况下,您将能够通过搜索执行事务的进程并完成事务来删除日志文件。

下面的示例检查是否存在未完成的事务,如果存在,则输出目标文件名和日志记录信息。

(示例可以从这里下载

*注意*如果要检查的日志文件较大或日志文件较多,则执行需要时间,因此请联系我们的支持中心。

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作为针对数据导入处理性能和错误(锁定表已满)的衡量标准,可能需要调整常规内存堆 (gmheap) 和锁定表大小 (locksiz) 参数。

事实上,您可以使用终端和管理门户来检查当前分配了多少通用内存堆。


★终端用

// 一般メモリヒープサマリUSER> w $system .Config.SharedMemoryHeap.GetUsageSummary() 4992226 , 6029312 , 59441152

通用内存堆摘要以使用量、分配量和配置量(字节)的形式显示返回值。

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Gartner魔力象限是业内知名的分析报告,针对特定市场进行严谨、基于事实的研究后发布的魔力象限报告,可为用户提供全面视图,以便其了解在高速增长、差异化明显的市场中供应商的相对位置。在魔力象限中,供应商被定位在四个象限中:领导者(Leader)、挑战者(Challenger)、远见者(Visionary)和利基玩家(Niche Player)。

2023年年底,在 Gartner 2023年最新发布的“云数据库管理系统(Cloud DBMS)魔力象限”中,InterSystems再次荣膺“挑战者”(Challenger)称号,这是InterSystems第三次入围这一报告并得到认可(2022年“远见者”2021年“挑战者”)。

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嗨,大家好,

我们想重点介绍 2023 年布拉格欧洲欧洲医疗健康黑克松Hackathon期间创建的一些杰出项目。

IKEM 和阿斯利康向参与者提出了九个现实世界的医疗保健挑战
InterSystems 向参与者介绍了使用 FHIR 存储库并通过在 AWS 上提供 FHIR 云服务来在其解决方案中执行 FHIR 可用性的机会。

来认识一下我们挑战的获胜者:

第一名Čarodějové (PathoSync)

“PathoSync 软件是复杂病理学家平台的坚实基础。通过使用自定义映射,任何实验室都可以将其数据投影到 FHIR7 标准,该标准很快将在全球范围内强制执行。这使得数字化过程更加顺利。与 InterSystems 的连接确保了质量并实现了很多医疗保健功能。此外,使用位于欧洲的FHIR服务器严格遵循GDPR规范,因此软件的使用遵循欧洲标准。

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· 十二月 27, 2023 阅读大约需 2 分钟
第七章 创建Callout Library - 创建 ZFEntry 表

第七章 创建Callout Library - 创建 ZFEntry 表

创建 ZFEntry

每个 Callout 库必须定义一个 ZFEntry 表,该表允许 IRIS 加载和访问 Callout 函数。 ZFEntry 表由以 ZFBEGIN 开头、以 ZFEND 结尾的宏代码块生成。在这两个宏之间,必须为要公开的每个函数调用一次 ZFENTRY 宏。

每个 ZFENTRY 调用都采用三个参数:

   ZFENTRY(zfname,linkage,entrypoint)

其中 zfname 是用于在 $ZF 调用中指定函数的字符串,linkage 是指定如何传递参数的字符串,entrypointC 函数的入口点名称。

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· 十二月 27, 2023 阅读大约需 7 分钟
FHIR小百科 - 处方的表达

在医疗行业中,处方是个非常重要的临床工作数据概念。因此,在考察用FHIR能如何构造我国所需医疗行业数据模型时,就会需要考虑如何用FHIR表达处方。

在2019年,FHIR的工作组已否认需要使用特定的资源来表达处方(不是药嘱)这个概念,见:

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· 十二月 24, 2023 阅读大约需 2 分钟
接收POST请求的Base64 文件

在此文章中将分享,当使用InterSystems IRIS 做后端时如何接收并保存通过POST方式发送过来的 Base64文件。

前后端之间传输文件,我认为较简单的方式是:前端将文件转为Base64格式,调用POST方法并将Base64内容附加在JSON消息中的一个参数中,在JSON消息中的另一个参数可以是文件名,比如消息定义如下:

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· 十二月 7, 2023 阅读大约需 5 分钟
通用TCP业务服务和业务操作

TCP作为OSI 7层的传输层的通信协议,其使用上不像更上层的通信协议那么方便,因为TCP操作的不是数据包,它操作的是数据流。因此有多种将TCP数据流“解释”为数据包(消息)的方法。

InterSystems IRIS提供了多种TCP适配器,用于不同的“解释”,例如EnsLib.TCP.FramedInboundAdapter使用特定的首尾字符做为分隔、EnsLib.TCP.CountedInboundAdapter使用固定的长度进行分隔...

同时,InterSystems IRIS提供了多种开箱即用的TCP业务服务和业务操作,方便接入和发送TCP数据。这里我们介绍常见的使用特定的首尾字符做为分隔的TCP业务服务和业务操作。

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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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· 四月 24, 2023 阅读大约需 2 分钟
SqlDbx连接IRIS攻略new

SqlDbx是我们常用的数据库查询与操作工具,因其轻量且无须安装而无处不在,然而习惯了在Intersystems的CACHE和ENSEMBLE版本下使用SqlDbx在升级到IRIS版本后却无法使用了,为此进行了一系列尝试,并最终获得成功,形成本文攻略,分享给大家。

1、在SqlDbx的连接登录窗口,从DBMS Type中直接选择 “InterSystems CACHE”连接IRIS会报错,提示“通过IRISconnect失败”,说明“InterSystems CACHE”不再适用于IRIS。

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· 十一月 16, 2023 阅读大约需 17 分钟
浅谈一下个人基于IRIS后端业务开发框架的理解

浅谈一下个人基于IRIS后端业务开发框架的理解

现状

由于国内使用基于M语言IRIS平台几乎都在医疗行业。医疗系统又非常的庞大和复杂。前期由于快速占领市场,系统数量越来越多,到了临界点后就产生了质变,所以前期基于功能的线性开发注重效率,所以导致大量的产品业务代码有如下集中情况:
- 系统交互乱如麻,各系统的交互关系变成了网状。
- 系统规模庞大,内部耦合严重,牵一发而动全身,后续修改和扩展困难,开发效率低。
- 关键功能逻辑复杂,容易出现问题,出现问题后很难排查和修复,开发成本高。
- 功能越来越多,导致系统复杂度指数级上升。

- 重复造轮子,相似的功能不断重复开发。

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如上图所示,这仅仅是展示了五个模块之前的交互,在此基础上继续增加模块则复杂度成指数级上升,并且如果每个模块之间如果没有做好接口管理,维护起来也是地狱级别。

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· 十一月 20, 2023 阅读大约需 2 分钟
Java 大赛作品展示--基于IRIS 原生 Java API 的Global编辑器

这是Java 编程比赛的相关文章。

我决定推出一个基于 IRIS Native API for Java 的 CRUD++ Global编辑器。
++因为它不仅仅是C reate、 R ead、 U pdate、 D elete
Global可视化对于立即查看结果始终很重要。

  • 为此,我使用模仿 ZWrite 的树查看器扩展了 API,并且还允许检查子树。
  • $Query Style Navigator 正向和反向操作可轻松找到感兴趣的全局节点。
  • 最后,ZKill 添加了一个选项,可以删除全局节点的内容而不删除下面的子树。

这需要在服务器端有一个小的帮助器类作为默认 API 的扩展

我的策略是拥有一个可从命令行使用的相当适度的界面
就像在 Docker 控制台或终端上一样,并使其尽可能简单。
花哨的图形界面只会分散示例的基本内容。

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我们最近发布了一份关于在镜像环境中使用报告节点(完整的“异步报告镜像成员”)的新白皮书。越来越多的客户正在研究这种机制,将其作为一种快速、简单的方法来设置保持最新的生产数据副本,但可以用于分析查询或重型报告工作负载,而不影响源系统。 请在此处阅读白皮书

与往常一样,我们很想听听您对如何在组织中使用此镜像选项的反馈,以及您是否对我们如何提高其效率有想法。

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