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 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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· 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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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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· 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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