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· 16 hr 前 阅读大约需 8 分钟
使用 ChatGPT 从 JSON 响应生成 ObjectScript 类

我有一个新项目,要将 REST 响应中的信息存储到 IRIS 数据库中。我需要同步来自至少二十几个不同 REST 端点的信息,这意味着需要创建将近这么多的 ObjectScript 类来存储来自这些端点的结果。

我能否使用 ChatGPT 来创建这些类?答案是 "可以",这非常好,因为这是我第一次尝试使用生成式人工智能来做一些有用的事情。生成长颈鹿喝汤的图片有点老....。

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· 二月 11 阅读大约需 1 分钟
将IRIS用作向量数据库

InterSystems IRIS的嵌入式向量搜索功能使我们能够搜索非结构化和半结构化数据。数据被转换为向量(也称为 "嵌入"),然后存储在 InterSystems IRIS 中并编制索引,用于语义搜索、检索增强生成(RAG)、文本分析、推荐引擎和其他用例。

这是一个将 IRIS 用作向量数据库和在 IRIS 上进行相似性搜索的简单演示。

先决条件:

  1. Python
  2. InterSystems IRIS for Health - 因为它将用作向量数据库

存储库: https://github.com/piyushisc/vectorsearchusingiris

操作步骤

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InterSystems IRIS 的架构将数据的逻辑组织(命名空间)与其物理存储位置(数据库)分开。理解这种分离以及命名空间和数据库之间的区别对于有效的数据管理、安全性,尤其是高性能数据共享至关重要。

在本文中,我将讨论这些基础组件,并提供利用全局映射跨不同逻辑环境共享本地数据结构(全局)的实用指南。

数据库:物理现实

数据库代表了数据存储在磁盘上的物理现实。首先,它是文件系统中名为 IRIS.dat 的文件(例如,<安装文件夹>\mgr\user\IRIS.DAT )。该文件的最大容量为 32TB。它是所有实际数据和代码的容器。数据库由 IRIS 内核管理,它在物理文件级别处理缓存、日志和事务日志。

安装 InterSystems IRIS DBMS 时,会自动安装以下数据库:

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有时,根据预先定义的资源 "列表(List)"限制 FHIR 搜索会更方便、更高效、更安全。

自 2025.1 版起,我们的 FHIR 服务器支持多个与列表相关的功能

我将在此重点介绍这些功能,并提供一些示例。

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