社区朋友们好，

传统的基于关键词的搜索方式在处理具有细微差别的领域特定查询时往往力不从心。而向量搜索则通过语义理解能力，使AI智能体能够根据上下文（而非仅凭关键词）来检索信息并生成响应。

本文将通过逐步指导，带您创建一个具备代理能力的AI RAG（检索增强生成）应用程序。

实现步骤:

1. 添加文档摄取功能：
   • 自动获取并建立文档索引（例如《InterSystems IRIS 2025.1版本说明》）
   • 实现向量搜索功能
2. 构建向量搜索智能体
3. 移交至主智能体（分流处理）
4. 运行智能体

1. Create Agent Tools 添加文档摄取功能

Implement Document Ingestion: Automated ingestion and indexing of documents

1.1 - 以下是实现文档摄取工具的代码：

    def ingestDoc(self):
        #Check if document is defined, by selecting from table
        #If not defined then INGEST document, Otherwise back
        embeddings = OpenAIEmbeddings()	
        #Load the document based on the fle type
        loader = TextLoader("/irisdev/app/docs/IRIS2025-1-Release-Notes.txt", encoding='utf-8')      
        
        documents = loader.load()        
        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
        
        texts = text_splitter.split_documents(documents)
                       
        #COLLECTION_NAME = "rag_document"
        db = IRISVector.from_documents(
            embedding=embeddings,
            documents=texts,
            collection_name = self.COLLECTION_NAME,
            connection_string=self.CONNECTION_STRING,
        )

        db = IRISVector.from_documents(embedding=embeddings,documents=texts, collection_name = self.COLLECTION_NAME, connection_string=self.CONNECTION_STRING,)

向量搜索智能体（Vector Search Agent）能够自动完成文档的摄取（ingest）与索引构建（index）， 该新功能在InterSystems IRIS 2025.1的数据资源文件夹里） 至 IRIS 向量存储， 只有当数据尚未存在时，才执行该操作。

运行以下查询以从向量存储中获取所需数据：

SELECT
id, embedding, document, metadata
FROM SQLUser.AgenticAIRAG

1.2 - 实现向量搜索功能

以下代码为智能体提供了搜索能力：

 def ragSearch(self,prompt):
        #Check if collections are defined or ingested done.
        # if not then call ingest method
        embeddings = OpenAIEmbeddings()	
        db2 = IRISVector (
            embedding_function=embeddings,    
            collection_name=self.COLLECTION_NAME,
            connection_string=self.CONNECTION_STRING,
        )
        docs_with_score = db2.similarity_search_with_score(prompt)
        relevant_docs = ["".join(str(doc.page_content)) + " " for doc, _ in docs_with_score]
        
        #Generate Template
        template = f"""
        Prompt: {prompt}
        Relevant Docuemnts: {relevant_docs}
        """
        return template

分流代理处理传入的用户查询，并将其委托给矢量搜索代理，后者执行语义搜索操作，以检索最相关的信息。

在上一篇文章中，我们了解了如何恢复存储在特定 HIS 数据库中的资源，因此今天我们将了解如何在 HIS 中添加新记录，其来源是我们在系统中收到的 FHIR 资源。

FHIR 的 CRUD 操作

FHIR 的主要功能之一是通过 Rest API 支持 CRUD 操作，这意味着任何使用 FHIR 的系统都必须提供对 GET、POST、PUT 和 DELETE 类型的 HTTP 调用的支持。在今天的文章中，我们将了解如何管理对安装 FHIR 适配器时自动配置的端点的 POST 调用。

如果我们回顾资源存储调用的 FHIR 规范，我们会发现它告诉我们，用于调用的 URL 必须遵循以下格式：

http(s)://server_url/{endpoint}/{Resource}

在我们的示例中，我们将不使用安全调用，因此我们的 URL 将如下所示：

http://localhost:52774/Adapter/r4/Patient

我们继续推出有关可供 HealthShare HealthConnect 和 InterSystems IRIS 用户使用的 FHIR 适配器工具的系列文章。

在前几篇文章中，我们介绍了小型应用程序，并在此基础上建立了我们的工作，并展示了安装 FHIR 适配器后在 IRIS 实例中部署的架构。在今天的文章中，我们将看到一个示例，说明如何执行最常见的 CRUD（创建 - 读取 - 更新 - 删除）操作之一，即读取操作，我们将通过恢复资源来完成此操作。

什么是资源？

FHIR 中的一个资源对应一种相关的临床信息，这种信息可以是病人（Patient）、对实验室的请求（ServiceRequest）或诊断（Condition）等。每种资源都定义了组成它的数据类型，以及对数据的限制和与其他类型资源的关系。每个资源都允许对其包含的信息进行扩展，从而满足 FHIR 80% 以外的需求（满足 80% 以上用户的需求）。

在本文的示例中，我们将使用最常见的资源 "Patient"。让我们来看看它的定义：

想必大家都听说过 FHIR 是解决系统间所有互操作性和兼容性问题的灵丹妙药和解决方案。就在这里，我们可以看到他手持一份 FHIR 资源，愉快地享受其中：

但对于我们这些普通人，我们将做一个小小的介绍。

什么是 FHIR？

让我们直接进入定义：FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resource）是由HL7（Health Level 7标准组）开发的一种互操作性标准，旨在实现医疗行业中不同系统之间的电子医疗数据交换。

FHIR 从根本上基于哪些技术？

主要是通过 REST API 和 JSON 格式进行 HTTP 调用的结合（尽管它可以是 XML 以及我们可用的任何其他通信，具体根据我们的使用情况）。

嗨，开发者们！

今天我想谈谈一个让我感到困难的话题。我相信你们中的很多人一定已经遇到过这种情况（所谓的“瓶颈”）。由于这是一个广泛的主题，因此本文将仅重点关注识别可能导致缓慢问题的传入 HTTP 请求。我还将向您提供我开发的一个小工具来帮助识别它们。

我们的软件变得越来越复杂，处理来自不同来源的大量请求，无论是前端还是第三方后端应用程序。为了确保最佳性能，必须有一个能够记录一些关键测量的日志系统，例如响应时间、global引用的数量以及每个 HTTP 响应执行的代码行数。作为工作的一部分，我参与了 EMR 软件的开发以及事件分析。由于用户负载主要来自 HTTP 请求（REST API 或 CSP 应用程序），因此在发生普遍缓慢问题时进行此类测量的需求变得显而易见。

FHIR® SQL Builder或 Builder 是 InterSystems IRIS 医疗版数据平台 的一个组件。它是一种复杂的投射工具，用于将 InterSystems IRIS 医疗版数据平台FHIR 存储库中的数据创建为自定义的 SQL 模式，而无需将数据移动到单独的 SQL 存储库中。 Builder 专门设计用于与 InterSystems IRIS 医疗版数据平台中的 FHIR 存储库和多模型数据库配合使用。

您好！社区的各位老师，

在本文中，我们将学习以下主题：

嗨，InterSystems 开发人员！

最近我更新了FHIR 开发模板，它发布了一个 IPM 包fhir-server ，使 InterSystems FHIR 服务器的设置成为一个微不足道的手动或自动或编程的程序，只需一条命令。

请参阅下文，了解如何从中受益。

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

以下所有详细信息。

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。