我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの5回目です。
今回も、前回同様チュートリアルの「キューブの作成」ページになります。
前回はキューブを作成し、そのキューブを使用していくつかのピボットテーブルを作成しました。
その中で気になった点を今回は修正していきます。では、はじめていきましょう。

キューブの調整

前回の作業の中で、ピボットテーブル作成時に気になった点は以下のものがありました。

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開発者の皆さん、こんにちは。

こちらの記事👉「Apache Webサーバ(プライベートWebサーバ: PWS)インストレーションの廃止」でご案内していましたが、コミュニティエディションを除くInterSystems製品のバージョン2023.2以降では、プライベートWebサーバ(*)を使用した管理ポータル／Webアクセスを非推奨に変更しました。

(*)プライベートWebサーバとは、バージョン2023.1以前のInterSystems製品をインストールすると自動でインストールされる簡易的なApacheで、52773番ポートで管理ポータルやWebアクセスのテストにご利用いただけるWebサーバです。（本番運用環境には適さない簡易的なWebサーバです）

新規インストール／アップグレードインストールによるプライベートWebサーバの利用可否やインストール時の選択項目の違いについての概要は以下表をご参照ください。

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人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

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みなさんこんにちは！ 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの？

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは？

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの3回目です。
チュートリアルの「キューブ要素の概要」ページの続きを行います。
前回同様、アナライザを操作しながらキューブの要素について説明していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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記事
· 2024年4月4日 10m read
OpenAI と IRIS の統合

皆さんもご存知のように、人工知能の世界はもう生活の中に存在しており、誰もが利用従っています。

多数のプラットフォームが、無料、サブスクリプション、または非公開の形式で、人工知能サービスを提供していますが、 コンピューティングの世界で「話題」となったことから、特に注目されているサービスは OpenAI です。最も有名な ChatGPT および DALL-E が主な原因と言えます。

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大規模言語モデル（OpenAI の GPT-4 など）の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索（検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください）、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの2回目です。
今回は、前回の作業でセットアップしたサンプルキューブやデータを用いてアナライザを操作します。
アナライザは、IRIS BIのキューブ等を基にピボットテーブルを作成する機能です。Excelのピボットテーブルをご存知でしたらイメージがつきやすいかもしれません。
では、早速はじめていきたいと思います。

アナライザ画面の説明

まずはアナライザ画面を開きます。管理ポータル画面のメニューから、 Analytics → アナライザ を選択します。

以下のような画面が表示されます。アナライザ画面は大きく3つの領域から成り立っています。

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ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

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バージョン 2023.3（InterSystems IRIS for Health）の新機能は、FHIR プロファイル基準の検証を実行する機能です。

（*）

この記事では、この機能の基本的な概要を説明します。

FHIR が重要な場合は、この新機能を絶対にお試しになることをお勧めします。このままお読みください。

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はじめに

開発者コミュニティのみなさん、こんにちは。
IRISには組み込みのビジネスインテリジェンス機能であるIRIS BIが備わっております。
ただし、使い方がよく分からないということから利用に至ってない方もいらっしゃるのではないでしょうか。
幸いなことに、オンラインドキュメントの中にはIRIS BIの開発者向けチュートリアルのページがあり、それに沿って作業するとIRIS BIの簡単な概要を理解することができます。
ですので、これから数回に分けてチュートリアルを実行した結果を紹介し、IRIS BIの機能や使い方について知っていただければと思います。
初回は、チュートリアル用のネームスペースにサンプルのデータやキューブなどを作成する準備作業について説明します。
なお、使用した環境ですが、Windows PC(OS: Windows 10)にIRIS 2024.1のコミュニティエディション(コンテナ版)で行っております。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クエリパフォーマンスを左右するクエリプランは、テーブルチューニングを行った結果の統計情報を元に生成されます。

ある環境で期待したプランになったけれど、他の環境では意図したプランにならない場合、（期待したプランとなる）既存環境からテーブル統計情報をエクスポートして別の環境にインポートし、同じ統計情報をもとにしたクエリプランで実行することができます。

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開発者の皆さん、こんにちは！

過去に開催した開発者向けウェビナー　アーカイブビデオのまとめページを作成しました。

今後もウェビナーを開催していきますのでこのページを★ブックマーク★していただけると嬉しいです

2024年開催分：

✅ウェビナー

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記事
· 2024年3月21日 7m read
開発者用の clinFHIR

この記事では、FHIR を理解し、FHIR アーティファクトを使用するアプリケーションを開発できるようにするために clinFHIR アプリケーションを使用する方法を説明しています。 FHIR の紹介を意図したものではなく、学習 / 開発の過程で clinFHIR がどのように役立てられるかを説明しています。 相応に概要レベルでの説明となっています。その他の情報は、特に私の個人ブログで提供しています。

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%Installerという特別なツールを使用すると、目的のIRIS構成を記述するインストールマニフェストを定義できることはご存じでしょうか？
インストールマニフェストに作成したい IRIS 構成を記述すると、インストール中、またはターミナルやコードからマニフェストを実行した際に、構成設定が適用されます。

インストールマニフェストについては、以下の記事でご紹介しておりますので是非ご覧ください（Cachéの記事になりますがIRISでも同様です）。
%InstallerでInterSystems Cachéにアプリケーションをデプロイする


こちらの記事では、実際にマニフェストで追加できる主な項目について、サンプルコードとあわせてご紹介します。
今回は、以下の機能の設定例をご紹介します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インスタンスの開始が失敗し、コンソールログに"There exists a MISMATCH.WIJ file"が記録されている場合、何らかのシステム障害の影響でデータベースの整合性に関して問題が生じていることを示しています。

このような状況が発生した際にインスタンスの開始ができるようにするためには、以下の手順を実施します。

(1) a. インスタンスをNOSTUモードで起動
(2) b. データベースの整合性チェック

◆(2)の整合性チェックでエラーを検出しなかった場合、
　(3) d. MISMATCH.WIJ ファイルのリネーム
　(4) e. インスタンスの再起動
を実施します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

$ZF(-100)で外部コマンドを実行する場合、その外部コマンドの子プロセスからの応答が返らない限り、$ZF(100)コマンドを発行したIRISプロセスはその応答を待って残り続けます。

従ってIRISプロセスを終了させるためにはその応答がない子プロセスを強制終了させる必要があります。

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· 2024年3月18日 1m read
SQLベンチマークプログラム

InterSystems IRISのSQLの性能を評価する簡単なベンチマークテストを公開します。

また、このベンチマークプログラムで測定した過去の様々なハードウェアでのベンチマーク結果も公開します。

ハードウェアの進歩、インターシステムズの新しいテクノロジーの追加や性能改善によって、性能が劇的に変化しています。

現在のハードウェアの性能を考慮すると、少し物足りない感じが否めないですが、過去との結果の公正な比較という意味であえて、データの規模に関しては過去と同一条件でベンチマーク実施した結果となっています。

データの規模に関してはデータ件数を増やすことで変更できるようになっています。（現時点では500万件）

またこのベンチマークプログラムはインターシステムズ製品用に実装されていますが、使用しているテーブル構造は比較的シンプルなもので、また使用しているSQL文も標準的なものなので、他データベースシステムでも同じベンチマークを実施することはそんなに困難ではありません。

ベンチマークプログラムのリポジトリ

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

Pythonで、IRISサーバ外部から、IRISの処理を呼び出したりIRISのデータを扱いたい場合には、Native API for Pythonを使用します。
モジュールのインポートは、

import irisnative


で、行います。

詳細は、下記ドキュメント及び、各関連トピックをご参照ください。
[ドキュメント] InterSystems Native SDK for Python

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

【任意のXMLドキュメントの読み込み】
任意のXMLドキュメントの読み込み・書き出しを行うには、%XML.TextReaderクラスを使用します。
Parseメソッド(※ドキュメントがファイルの場合はParseFile()）を使用してドキュメントをParseし、各ノードのプロパティを取得します。

例えば、下記のXMLの場合、

<emp empid="1">
<name>Suzuki</name>
<address>Tokyo</address>
</emp>

各赤枠が、"ノード"の単位となり、

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インターシステムズは、InterSystems IRIS Data Platform の2024.1 リリースを一般提供開始（GA）したことを発表しました。
2024.1 は、拡張メンテナンス（EM）リリースです。


【リリースハイライト】

今回のリリースには、以下のような数々の興味深いアップデートが含まれます：

1. ObjectScript でのベクトルの使用： データ操作を最適化する強力な機能
2. ベクトル検索 (実験的機能)： 効率的なデータ検索のための最先端機能
3. マルチボリュームデータベース： スケーラビリティとストレージ管理の強化
4. ファスト・オンライン・バックアップ（実験的機能）： バックアッププロセスの合理化
5. 複数のスーパーサーバポート： ネットワーク構成の柔軟性を提供
6. その他多数！


【ドキュメント】

注目機能の詳細は、以下のリンクからご覧いただけます。
InterSystems IRIS 2024.1 (英語)

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLのINSERT/UPDATE/DELETE文で大量のデータを更新する際に、高速化する方法をご紹介します。
以下の2つの手順を実行することで、更新処理のパフォーマンスを向上させることが可能です。

１．INSERT/UPDATE/DELETE時にインデックスを作成せず、あとでまとめて作成する

２．INSERT/UPDATE/DELETE時にジャーナルをOFFにする

１は、%NOINDEX キーワードを指定してインデックスの生成を後でまとめて行うことで、インデックスの構築を抑制しパフォーマンスを向上させる方法です。

クエリ実行例は、以下のようになります。

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