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

SQL性能监控是DBA最重要的日常工作。经常被问起："Caché/IRIS怎么发现慢SQL"? 答案很简单： 到管理门户的SQL页面，点开如下的“SQL语句“子页， 您能看到这个命名空间的所有执行过的SQL语句，知道每个SQL语句执行了多少次，平均执行时间是多少， 被那个客户端编译的，第一次执行是那一天等等。

请看下面的截图

图中的各个栏目基本都不需要解释，有个别的内容在这里总结一些：

• 表/视图/存储过程名称：列出这个查询使用的所有的表/视图/存储过程的名字。如果你想看某个表有关的查询，可以使用上面的过滤器。

• 位置(Location) : 对于动态查询， 列出所使用的缓存的查询的类名，对于嵌入SQL(Embedded SQL)查询，列出使用的routine名字。

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。

技术支持团队在不同的项目中发现了类似中间人攻击的情况， 和各位分享一下。

我们的系统一般是安装在内网里，没有恶意的中间人攻击的风险。但是在有些医院发现了这样的情况：IT在网络中安装了某种网络监控或者嗅探的设备， 它会在通信通道中模拟其中一方，或者双方的通信节点， 以截获通信双方的网络流量。通常它不影响双方的通信，但偶尔，它会中断双方的连接， 造成业务的中断。实质上这也是一种中间人攻击的情况，只不过这是用户允许的行为，偶然出现了故障。

我们看看以下的例子:

以下的wireshark抓包截图中， 172.18.1.131和172.18.1.145在正常的通信过程中， 忽然收到了RST消息，造成了TCP连接上的复位。

索引分析器工具用来分析索引的使用情况，对DBA和开发者非常有用。 他们需要知道那些查询进行了全表扫描，那些查询缺失了索引， 而那些索引从来又从来没有被用过。多余的索引降低系统性能，浪费了磁盘空间。

索引使用情况

到“管理门户”的" 系统 > SQL 性能工具 > SQL 索引分析器", 点击“索引使用情况”， 您将看到这样的图

执行SQL语句查询会带来更多的灵活性。上面的查询可以写成下面这个SQL,

SELECT TableName, indexname, UsageCount
FROM %SYS_PTools.UtilSQLAnalysisDB order by usagecount desc

2016年以后的Caché版本就已经有了'索引使用情况'的查询。使用管理门户没有区别， 但SQL语句不同，使用的是比较老的类和表名，各位请参考文档。

从发布InterSystems IRIS®数据平台2022.3开始，InterSystems修改了许可证强制执行机制，以包括REST和SOAP请求。由于这种变化，在升级后，使用REST或SOAP的非处理器核数的许可证环境下，用户可能会遇到更高的许可证消耗。要确定此警报是否适用于您的InterSystems许可证，请按照下面链接的FAQ中的说明进行操作。

SQL查询优化器一般情况下能给出最好的查询计划，但不是所有情况都这样，所以InterSystems SQL还提供了一个方式， 也就是在查询语句里加入optimize-option keyword（优化关键字）, 用来人工的修改查询计划。

比如下面的查询：

SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region

其中的%PARALLEL, 就是最常用的优化关键字， 它强制SQL优化器使用多进程并行处理这个SQL。

您可以这样理解： 如果查询优化器足够聪明，那么绝大多数情况下，根本就不需要优化关键字来人工干预。因此，您也一定不奇怪在不同的IRIS/Caché版本中， 关键字的表现可能不一样。越新的版本，应该是越少用到。比如上面的%PARALLEL， 在Caché的大多数版本中， 在查询中加上它一般都能提高查询速度，而在IRIS中，尤其是2023版本以后， 同样的SQL查询语句，很大的可能查询优化器已经自动使用多进程并行查询了，不再需要用户人工干预了。

因此，先总结有关优化关键字的要点：

列式存储是 InterSystems IRIS 提供的一项较新的技术。与传统的基于行的存储不同，它通过将数据存储在列而不是行中来优化查询处理，从而实现更快的访问和检索相关信息。

下面是使用SQL创建此类表的例子

为什么要读Query Plan, 在线文档中有句话是这么说的：

While the SQL compiler tries to make the most efficient use of data as specified by the query, sometimes the author of the query knows more about some aspect of the stored data than is evident to the compiler. In this case, the author can make use of the query plan to modify the original query to provide more information or more guidance to the query compiler.

翻译一下是这样：系统给你的查询计划并不总是最好的，如果您能对查询计划，可以人工做更精细的优化。

默认情况下，在容器内创建的所有文件都存储在可写的容器层上。 这意味着：

• 当容器消失时，数据将不会持续存在，并且如果另一个进程需要数据，很难将数据从容器中取出。
• 容器的可写层与运行容器的主机紧密耦合。 你无法轻易将数据移动到其他地方。

SQL Performance Analysis Toolkit，或者叫SQL性能分析工具，并不是给维护人员使用的。

在RIS文档里是这么说的： 这个工具包里的工具收集SQL执行的详细信息，用来找出一个查询计划的特殊问题。 使用这些信息，开发人员改善这个查询的效率。 它可以非常大的增加服务器的开销。..., 它不应该被持续执行。

要做分析，首先您需要打开一个采集“SQL runtime Statistics"的开关来收集详细信息，这个开关默认的状态是OFF。 文档里说： The SQL Performance Analysis Toolkit offers support specialists the ability to profile specific SQL statements or groups of statements.

这里的"support specialists"指的是厂家的技术支持人员。

因此，总结如下：

我在3年前写过同样内容的文章。随着IRIS版本的更新，安装的细节有了些变化，而且，尤其是2024年以后的版本不再使用PWS(Private Web Server), 安装最新版本的IRIS通常同时要安装一个外部的Web服务器，Apache或者nginx。 另外， 大家对自动部署的需要越来越多，因此我也会在下面的内容里面包括自动部署，配置iris, 安装软件等等内容。希望给各位一个基本完整的介绍。

内容列表如下：

基础篇

• IRIS images的下载和docker run
• apache-webgateway container到iris的连接
• nginx-webgateway container到iris的连接
• iris-main和在container外保存iris数据
• 配置iris的新方法：CPF merge
  ...

随时更新

InterSystems IRIS、IRIS for Health和HealthShare HealthConnect的维护版本2022.1.5 & 2023.1.4现已发布

出于实际原因，可能需要在 Linux 服务器重启后自动启动 IRIS 实例。

下面是在 Linux 服务器重启时通过 systemd 自动启动 IRIS 的步骤：

1. 在 /etc/systemd/system/iris.service 中创建一个 iris.service 文件，其中包含以下信息