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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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· 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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· 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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· 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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· 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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· 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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· 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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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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