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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· 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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· 九月 17, 2023 阅读大约需 2 分钟
小程序--密码增强管理:无缝编辑密码

增强的密码管理:无缝编辑密码

在不断发展的数字安全领域,强大的密码管理工具已变得不可或缺。我们的密码管理应用程序旨在简化和保护您的在线生活,现在提供了一项增强功能 - 轻松编辑密码的能力。

为什么这个功能会改变游戏规则?

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· 九月 3, 2023 阅读大约需 7 分钟
在 Python 上使用IRIS REST API 进行 SQL 迁移

对于即将到来的Python 竞赛,我想制作一个小型演示,介绍如何使用 Python 创建一个简单的 REST 应用程序,该应用程序将使用 IRIS 作为数据库。使用这个工具

  • FastAPI框架,高性能,易学,快速编码,可用于生产
  • SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器,为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性
  • Alembic 是一个轻量级数据库迁移工具,可与 SQLAlchemy Database Toolkit for Python 一起使用。
  • Uvicorn 是 Python 的 ASGI Web 服务器实现。

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· 八月 30, 2023 阅读大约需 5 分钟
使用 SQLAlchemy 将表传输到 IRIS 或从 IRIS 获取表

案例描述

假设您是一名 Python 开发人员或拥有一支训练有素的 Python 专业团队,但您分析 IRIS 中某些数据的期限很紧迫。当然,InterSystems 提供了许多用于各种分析和处理的工具。然而,在给定的场景中,最好使用旧的 Pandas 来完成工作,然后将 IRIS 留到下次使用。
对于上述情况和许多其他情况,您可能需要从 IRIS 获取表来管理 InterSystems 产品之外的数据。但是,当您有任何格式(即 CSV、TXT 或 Pickle)的外部表时,您可能还需要以相反的方式执行操作,您需要在其上导入并使用 IRIS 工具。
无论您是否必须处理上述问题,Innovatium让我明白,了解更多解决编码问题的方法总是能派上用场。好消息是,从 IRIS 引入表时,您不需要经历创建新表、传输所有行以及调整每种类型的繁琐过程。
本文将向您展示如何通过几行代码快速将 IRIS 表转换为 Pandas 数据框架并向后转换。您可以在我的GitHub上查看代码,您可以在其中找到包含本教程每个步骤的 Jupiter Notebook。

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· 八月 4, 2023 阅读大约需 3 分钟
在 InterSystems IRIS 中创建具有超过 999 个属性的类/表

InterSystems IRIS 目前将类限制为 999 个属性。

但是,如果您需要为每个对象存储更多数据该怎么办?

本文将回答这个问题(附加了社区 Python 网关的客串以及如何将广泛的数据集传输到 Python 中)。

答案其实很简单 - InterSystems IRIS 目前将类限制为 999 个属性,但不限制 999 个基元(primitives)。 InterSystems IRIS 中的属性可以是具有 999 个属性的对象等等 - 该限制很容易被忽略。

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· 七月 12, 2023 阅读大约需 4 分钟
当 GPT 与 FHIR 碰撞出火花:利用Open API 的规范力量

FHIR 通过提供标准化数据模型来构建医疗保健应用程序并促进不同医疗保健系统之间的数据交换,彻底改变了医疗保健行业。由于 FHIR 标准基于现代 API 驱动的方法,因此移动和 Web 开发人员更容易使用它。然而,与 FHIR API 交互仍然具有挑战性,尤其是在使用自然语言查询数据时。

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· 六月 14, 2023 阅读大约需 3 分钟
使用LangChain 修复 SQL

本文是 SqlDatabaseChain 的简单快速入门(我所做的)。

希望大家会感兴趣。

非常感谢:

sqlalchemy-iris 作者@Dmitry Maslennikov

您的项目使我的试验变得可能。

文章脚本使用 openai API,因此请注意不要在外部共享您不打算共享的表信息和记录。

如果需要,可以插入本地模型。

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介绍

在最近几篇文章中的一些文章中,我谈到了 IRIS 和 Python 之间的类型,很明显,从一侧到另一侧访问对象并不是那么容易。

幸运的是,已经完成了创建SQLAlchemy-iris 的工作(点击链接在 Open Exchange 上查看它),这使得 Python 访问 IRIS 对象的一切变得更加容易,我将展示它的启动器。

谢谢@Dmitry.Maslennikov

安装中

要安装,只需打开具有管理员权限的终端并输入

pip install sqlalchemy-iris

如果需要,这还将为您安装先决条件。

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· 三月 2, 2023 阅读大约需 4 分钟
基于IRIS的Python实践与示例

在这里,您将找到一个在 IRIS 环境中使用 Python 的简单程序,以及另一个在 Python 环境中使用 ObjectScript 的简单程序。另外,我想分享一些我在学习实践时遇到的麻烦。

IRIS 环境中的 Python

比方说,您在 IRIS 环境中想要解决一个您认为使用 Python 更容易或更有效的问题。

您可以简单地更改环境:像创建任何其他方法一样创建您的方法,并在其名称和规范的末尾添加 [Language = python]:

您可以在该方法中使用任何类型的参数,并且要访问它们,您可以执行与在 COS 中完全相同的操作:

假设您有这个 %String 参数 Arg 和一个来自自定义类的参数 OtherArg。这个其他类可能具有标题和作者等属性。您希望像这样访问:

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您好,我们的客户仍在使用较旧的 cache 2016.1 版本,我们这边需要适配 python 作为 client 连接 cache 进行一些操作。
但是查阅相关文档后发现,需要自行编译安装 python 驱动。

我们手头上只有 windows 版本的 cache 安装包,但是我们python适配的环境是 linux。
所以我想找一下是否有 cache 现有的 python 安装包或者 cache linux 安装版本,我自行安装。

谢谢。

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· 一月 19, 2023 阅读大约需 6 分钟
使用嵌入式 Python 创建存储过程

Python 已成为世界上使用最广泛的编程语言(来源:https://www.tiobe.com/tiobe-index/),SQL 作为数据库语言继续引领潮流。 Python 和 SQL 一起工作以提供 SQL 单独无法提供的新功能不是很好吗?毕竟,Python 拥有超过 380,000 个已发布的库(来源:https://pypi.org/),它们具有非常有趣的功能,可以在 Python 中扩展您的 SQL 查询。本文详细介绍了如何使用嵌入式 Python 在 InterSystems IRIS 数据库中创建新的 SQL 存储过程。

用作示例的 Python 库

本文将使用两个非常有用的库:Geopy 和 Chronyk。

Geopy 是一个用于将地理编码(地址和地理坐标的限定)应用于地址数据的库。有了它,就可以从街道名称中获取邮局格式的邮政编码和完整地址。非常有用,因为许多记录都有地址。

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· 一月 19, 2023 阅读大约需 4 分钟
在globals中序列化 Python 对象

动机

这个项目是在我考虑如何通过Embedded Python让Python代码自然地处理IRIS globals所提供的可扩展的存储和高效的检索机制时想到的。

我最初的想法是使用globals创建一种Python字典的实现,但很快我就意识到,我应该首先处理对象的抽象问题。

所以,我开始创建一些可以包装Python对象的Python类,在globals中存储和检索它们的数据,也就是说,在IRIS globals中序列化和反序列化Python对象。

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在这篇文章中,我试图找出多个领域来开发我们能够使用python和机器学习的功能。

每家医院都在努力利用技术和服务来提高其服务质量和效率。

医疗保健部门是一个非常大的、可供选择的服务领域,而python是做机器学习的最好技术之一。

在每个医院里,人们都会有一些感觉,如果这种感觉能够被计算机理解,使用技术就有机会提供更好的服务。

在这里,我们可以把这两者结合起来,在医疗部门,我正试图理解/识别各种选择,以提供更好的服务。

首先,我们可以尝试使用python的机器学习来识别人并了解他们目前的感受。比如,在医院信息系统中,每个病人至少有一张照片,使用该照片我们可以识别病人,然后一旦病人到达医院,使用视频监控和机器学习技术需要识别这个人的感觉。

在医院设施中会看到多种类型的感觉。

1)紧张

2)平静和冷静

3) 哭泣

4) 暴力的病人/亲属

5) 生病的病人

6) 高烧鉴定

像上面的情况,我们可以看到多种不同的类型。

如果一个已经登记的病人发高烧,那么使用闭路电视识别这个病人的情况,并捕捉温度热像仪,护理人员可以给予更好的支持,这在接待服务领域是非常大的区别。

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· 六月 13, 2022 阅读大约需 2 分钟
Python和ObjectsScript中消息响应时间的对比测试

这是一个在InterSystems IRIS中用python和objectscript建立的对比测试。

测试目的是比较在python和objectscript中从BP到BO来回发送一千条请求/消息的速度。

更多信息,请访问 https://github.com/LucasEnard/benchmark-python-objectscript

重要提示 : 这里用的是python, graph objectscipt和objectscript从一个BP到一个BO来回发送1000条消息的时间,单位是秒。

字符串信息是由十个字符串变量组成。

对象信息由十个对象变量组成,每个对象都是它自己的int、float、str和List(str)。

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· 四月 13, 2022 阅读大约需 7 分钟
用Globals 作为图数据库来存储和抽取图结构数据

image

这篇文章是对我的  iris-globals-graphDB 应用的介绍。
在这篇文章中,我将演示如何在Python Flask Web 框架和PYVIS交互式网络可视化库的帮助下,将图形数据保存和抽取到InterSystems Globals中。

建议

 

第一步 : 通过使用Python 原生SDK建立与IRIS Globals的链接

 #create and establish connection
  if not self.iris_connection:
         self.iris_connection = irisnative.createConnection("localhost", 1972, "USER", "superuser", "SYS")
                                     
  # Create an iris object
  self.iris_native = irisnative.createIris(self.iris_connection)
  return self.iris_native

 

第二步 : 使用 iris_native.set( ) 功能把数据保存到Globals 里     

#import nodes data from csv file
isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1nodes")
if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1nodes.csv", newline='') as csvfile:

 reader = csv.DictReader(csvfile)
 for row in reader:
    self.iris_native.set(row["name"], "^g1nodes", row["id"])

 #import edges data from csv file
 isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1edges")
 if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1edges.csv", newline='') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 counter = 0                
 for row in reader:
    counter = counter + 1
    #Save data to globals
    self.iris_native.set(row["source"]+'-'+row["target"], "^g1edges", counter)  

 

第三步: 使用iris_native.get() 功能把节点和边缘数据从Globals传递给PYVIS

 #Get nodes data for basic graph    
  def get_g1nodes(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1nodes")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1nodes",level1_subscript)
            element = {"id": level1_subscript, "label": val, "shape":"circle"}
            result.append(element)            
        return result

    #Get edges data for basic graph  
    def get_g1edges(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1edges")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1edges",level1_subscript)
            element = {"from": int(val.rpartition('-')[0]), "to": int(val.rpartition('-')[2])}
            result.append(element)            
        return result

 

Step4: Use PYVIS Javascript to generate graph data

<script type="text/javascript">
    // initialize global variables.
    var edges;
    var nodes;
    var network;
    var container;
    var options, data;
  
    // This method is responsible for drawing the graph, returns the drawn network
    function drawGraph() {
        var container = document.getElementById('mynetwork');
        let node = JSON.parse('{{ nodes | tojson }}');
        let edge = JSON.parse('{{ edges | tojson }}');
     
        // parsing and collecting nodes and edges from the python
        nodes = new vis.DataSet(node);
        edges = new vis.DataSet(edge);

        // adding nodes and edges to the graph
        data = {nodes: nodes, edges: edges};

        var options = {
            "configure": {
                "enabled": true,
                "filter": [
                "physics","nodes"
            ]
            },
            "nodes": {
                "color": {
                  "border": "rgba(233,180,56,1)",
                  "background": "rgba(252,175,41,1)",
                  "highlight": {
                    "border": "rgba(38,137,233,1)",
                    "background": "rgba(40,138,255,1)"
                  },
                  "hover": {
                    "border": "rgba(42,127,233,1)",
                    "background": "rgba(42,126,255,1)"
                 }
                },

                "font": {
                  "color": "rgba(255,255,255,1)"
                }
              },
            "edges": {
                "color": {
                    "inherit": true
                },
                "smooth": {
                    "enabled": false,
                    "type": "continuous"
                }
            },
            "interaction": {
                "dragNodes": true,
                "hideEdgesOnDrag": false,
                "hideNodesOnDrag": false,
                "navigationButtons": true,
                "hover": true
            },

            "physics": {
                "barnesHut": {
                    "avoidOverlap": 0,
                    "centralGravity": 0.3,
                    "damping": 0.09,
                    "gravitationalConstant": -80000,
                    "springConstant": 0.001,
                    "springLength": 250
                },

                "enabled": true,
                "stabilization": {
                    "enabled": true,
                    "fit": true,
                    "iterations": 1000,
                    "onlyDynamicEdges": false,
                    "updateInterval": 50
                }
            }
        }
        // if this network requires displaying the configure window,
        // put it in its div
        options.configure["container"] = document.getElementById("config");
        network = new vis.Network(container, data, options);
        return network;
    }
    drawGraph();
</script>

 

第五步: 从app.py 主文件调用上面的代码

#Mian route. (index)
@app.route("/")
def index():
    #Establish connection and import data to globals
    irisglobal = IRISGLOBAL()
    irisglobal.import_g1_nodes_edges()
    irisglobal.import_g2_nodes_edges()

    #getting nodes data from globals
    nodes = irisglobal.get_g1nodes()
    #getting edges data from globals
    edges = irisglobal.get_g1edges()

    #To display graph with configuration
    pyvis = True
    return render_template('index.html', nodes = nodes,edges=edges,pyvis=pyvis)    

下面是关于此项目的 介绍视频:

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我们很高兴与你分享有趣的信息,以及告诉你为什么Python是好的,它被用在哪里。

其中使用最多的库是NumPy和Pandas。NumPy(Numerical Python)用来对大型数据集进行分类。它简化了数组上的数学运算及其矢量化。Pandas提供两种数据结构:系列Series(一个元素列表)和数据框架DataFrames(一个有多列的表格)。这个库将数据转换为数据框架,允许你删除和添加新的列,以及执行各种操作。

Python为数据分析项目提供了无数的工具,可以帮助完成任何任务。

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