这是在 IRIS 中完全运行向量搜索演示的尝试。
没有外部工具，您需要的只是终端/控制台和管理门户。
特别感谢Alvin Ryanputra作为他的软件包iris-vector-search的基础
灵感和测试数据的来源。
我的软件包基于 IRIS 2024.1 版本，需要注意您的处理器功能。

我尝试用纯 ObjectScript 编写演示。
仅描述向量的计算是在嵌入式Python中完成的

计算 2247 个记录的 384 维向量需要时间。
在我的 Docker 容器中，它正在运行 01:53:14 来完全生成它们。

1. IRIS RAG Demo

这是 IRIS 与 RAG（检索增强生成）示例的一个简单演示。
后端是使用 IRIS 和 IoP用 Python 编写的，LLM 模型是 orca-mini 并由 ollama 服务器提供。
前端是用 Streamlit 编写的聊天机器人。

InterSystems 常见问题解答

如果系统24小时没有停止，旧的日志文件将根据“日志文件删除设置”在0:30删除。

导致日志文件保留的时间早于“日志文件删除设置”的一个可能原因是存在仍处于开放状态的事务。

在这种情况下，您将能够通过搜索执行事务的进程并完成事务来删除日志文件。

下面的示例检查是否存在未完成的事务，如果存在，则输出目标文件名和日志记录信息。

（示例可以从这里下载

*注意*如果要检查的日志文件较大或日志文件较多，则执行需要时间，因此请联系我们的支持中心。

这是Java 编程比赛的相关文章。

我决定推出一个基于 IRIS Native API for Java 的 CRUD++ Global编辑器。
++因为它不仅仅是C reate、 R ead、 U pdate、 D elete
Global可视化对于立即查看结果始终很重要。

• 为此，我使用模仿 ZWrite 的树查看器扩展了 API，并且还允许检查子树。
• $Query Style Navigator 正向和反向操作可轻松找到感兴趣的全局节点。
• 最后，ZKill 添加了一个选项，可以删除全局节点的内容而不删除下面的子树。

这需要在服务器端有一个小的帮助器类作为默认 API 的扩展

我的策略是拥有一个可从命令行使用的相当适度的界面
就像在 Docker 控制台或终端上一样，并使其尽可能简单。
花哨的图形界面只会分散示例的基本内容。

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。

InterSystems 常见问题解答

通过在持久类（=table）定义中提供的%BuildIndices() 方法的参数中指定要重建索引的 ID 的开始值和结束值，您可以仅重建该范围内的索引。

例如，要仅针对 ID=10 到 20 重建 Sample.Person 类中的 NameIDX 索引和 ZipCode 索引，请执行以下代码（ID 范围在第 5 个和第 6 个参数中指定）。

受到@Evgeny.Shvarov 的问题和@Ashok.Kumar 的回复的启发
我已经创建了一个用于把Global下载成 XML 文件的基础

如何使用：
只需调用 http://<your_server>/csp/samples2/dc.Gdown.cls ?GBL=global_name之类的页面
gbl-name 不带首字母 ^（插入符号）

输出具有默认名称 <global_name>.XML 您可以选择。

已知限制：

前不久，北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知。其中提到要“率先探索数据跨境流通”。今年1月，北京市互联网信息办公室也发文公示，首都医科大学附属北京友谊医院与荷兰阿姆斯特丹大学医学中心合作研究项目成为全国首个被北京网信办批准的数据出境安全评估案例（编号20220001）。可以预见，为更好发挥数据要素作用将来可能出现越来越多的跨境数据流通。那么我们今天仅仅看下，在医疗领域国际主要流行的数据标准都有哪些。

以下是国际数字医疗合作组织的主要统计（该组织协同了世界卫生组织WHO，OECD和33个不同的国家和地区）

从上表可以看出,数据共享领域 DICOM，HL7 v2, CDA, FHIR,v3 是主要的标准，在临床术语方面 ICD9/10/11， SNOMED 和Lionc是目前国际上各个国家和地区最主流的医疗数据标准。供大家参考。

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