全期間

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

インターシステムズは、特定のオペレーティングシステムのパッチやサービスパックに対して、製品の検証は実施しておりません。

これらの保証については、オペレーティングシステムベンダーが互換性を保証する限りにおいて、提供されます。
まれなケースで、インターシステムズの製品を稼動するために、特定のパッチやサービスパックを必要とするケースもあります。
その様な特別な状況の詳細は、サポートサーバプラットフォームに明記しています。以下ドキュメントをご参照ください。

サポートサーバプラットフォームについて

明記されていない場合には、オペレーティングシステムベンダーが互換性を保証する限りにおいて、パッチやサービスパックもサポート対象となります。

※2022.1以降のバージョンにおいては、OSのマイナーバージョンにおいても検証を実施しております。

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CI/CD シリーズの新しい章へようこそ。ここでは、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。
今回も相互運用性について説明を続けますが、特に相互運用性デプロイの監視に焦点を当てます。 まだアラートをすべての相互運用性プロダクションにセットアップしていない場合は、それをセットアップしてエラーとプロダクションの状態についての一般的なアラートを取得できるようにしてください。

非活動タイムアウトは、すべての相互運用性ビジネスホストに共通する設定です。 ビジネスホストは、「Inactivity Timeout(非活動タイムアウト)」フィールドに指定された秒数以内にメッセージを受信しない場合に非アクティブステータスになります。 プロダクションの監視サービスはプロダクション内のビジネスサービスとビジネスオペレーションのステータスを定期的に確認し、非活動タイムアウト期間内にアクティビティがない場合にその項目を「非アクティブ」にマークします。
デフォルト値は 0(ゼロ)です。 この設定が 0 である場合、ビジネスホストはアイドル状態がどれほど続いても Inactive にマークされることはありません。

これはアラートを生成し、構成されたアラートと合わせてプロダクションの問題に関するリアルタイム通知を可能にするため、非常に便利な設定です。 ビジネスホストがアイドル状態である場合、プロダクション、統合、またはネットワーク接続に調べる価値のある問題がある可能性があります。
ただし、ビジネスホストには一定時間の非活動タイムアウトを 1 つしか設定できないため、夜間、週末、休日などのトラフィックの少ない既知の期間中に不要なアラートを生成する可能性があります。
この記事では、動的な非活動タイムアウトを実装するためのいくつかのアプローチを説明します。 機能する例(現在ある顧客サイトの本番環境で実行しているもの)を紹介していはいますが、この記事は独自の動的な非活動タイムアウトの実装を構築するためのガイドラインを紹介することを目的としているため、ここに提案するソリューションを唯一の代替手法と見なさないようにしてください。

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前回の記事でSMART On FHIRプロジェクトのアーキテクチャを紹介したので、いよいよ本題に入り、必要となる全ての要素の設定を始めましょう。

まずはAuth0から始めます。

Auth0の設定

登録が完了したら、左側のメニューから最初のアプリケーションを作成します

Application menu

この例では、Angular 16で開発されたアプリケーションなので、Single Page Web Applicationタイプとなります。このオプションを選択し、Createをクリックします。

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CI/CD シリーズの新しい章へようこそ。ここでは、InterSystems テクノロジーと GitLab を使用したソフトウェア開発の様々な可能なアプローチを取り上げています。

今回は、相互運用性についてご紹介しましょう。

問題

アクティブな相互運用性プロダクションがある場合、2 つの個別のプロセスフローが存在します。メッセージを処理する稼動中のプロダクションと、コード、プロダクションの構成、およびシステムデフォルト設定を更新する CI/CD プロセスフローです。

明らかに、CI/CD プロセスは相互運用性に影響しますが、 本題は次にあります。

  • 更新中には実際に何が起きているのか?
  • 更新中の本番停止を最小限に抑えるか失くしてしまうには、どうすればよいのか?
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コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。

iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation)アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。

アプリケーションの機能

  • ドキュメント(PDF または TXT)を IRIS に取り込む
  • 選択されたドキュメントの取り込みを使ってチャットする
  • ドキュメントの取り込みを削除する
  • OpenAI ChatGPT

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InterSystems IRIS、IRIS for Health、HealthShare HealthConnect のメンテナンスリリース 2023.1.5 と 2024.1.2 がリリースされました

InterSystems IRISInterSystems IRIS for HealthHealthShare Health Connect の2つのメンテナンスリリースがリリースされました。

✅ 2023.1.5

リリース 2023.1.5 は、以前のリリース 2023.1.x のバグフィックスを提供します。

詳細な変更リストとアップグレード・チェックリストは、以下のページにあります :

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

これは、MS-ACCESSの制限事項です。

MS-ACCESSは、インデックスが32個より多いテーブルにはリンクできません。

この問題を回避する方法として、直接テーブル(クラス)をリンクするのではなく、VIEWを使用する方法があります。

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ベクトルデータ型と Vector Search 機能が IRIS に導入されたことにより、アプリケーションの開発に多数の可能性が開かれました。こういったアプリケーションの例として、バレンシア保健省が AI モデルを使用した ICD-10 コーディング支援ツールを要求した公募で出品されたアプリケーションが最近私の目に留まりました。

要求されたツールのようなアプリケーションをどのように実装できるでしょうか? 必要なものを確認しましょう。

  1. ICD-10 コードのリスト。自由テキスト内で診断を検索するための RAG アプリケーションのコンテキストとして使用します。
  2. ICD-10 コード内で相当するものを検索するためにテキストをベクトル化するトレーニング済みモデル。
  3. ICD-10 コードとテキストの取り込みとベクトル化を行うために必要な Python ライブラリ。
  4. 可能性のある診断を見つけるためのテキストを受け入れる使いやすいフロントエンド。
  5. フロントエンドから受信するリクエストのオーケストレーション。

これらのニーズに対応するために、IRIS は何を提供できるでしょうか?

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REST/JSONを使ってデータを交換することが増えてきていると思いますが、POSTでIRISにデータを渡す場合に日本語が含まれる場合に皆さんどう処理していますか?

わざわざ自分でコード変換する処理を追加していませんか?

実は、あまり知られていないのですが、自動で変換する方法がありますので、紹介します。

CSPのメカニズムを使ってクライアントからデータをPOSTすると、それはCSPのRequestオブジェクトのContentプロパティに渡されます。

ContentプロパティのTypeは%CSP.Streamになっていて、このTypeのクラスリファレンスを読むと、Content-TypeがText/のときには、CharSetに基づいてコード変換が行われると示唆されています。

つまりContent-TypeがJSONの場合には、自動的な変換がされないということになります。

本当は、Content-TypeがJSONの時も変換してくれるのが一番良い(わかりやすい)のですが、残念ながらそうなっていません。

その代わりにパラメータが用意されています。

RESTのディスパッチクラスの定義に以下のパラメータを追加することで、自動コード変換を行なってくれます。

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前回の記事では、ICD-10 による診断のコーディングをサポートできるように開発された d[IA]gnosis アプリケーションを紹介しました。 この記事では、InterSystems IRIS for Health が、事前トレーニングされた言語モデル、そのストレージ、およびその後の生成されたすべてのベクトルの類似性の検索を通じて ICD-10 コードのリストからベクトルを生成するために必要なツールをどのように提供するかを見ていきます。

はじめに

AI モデルの開発に伴って登場した主な機能の 1 つは、RAG(検索拡張生成)という、コンテキストをモデルに組み込むことで LLM モデルの結果を向上させることができる機能です。 この例では、コンテキストは ICD-10 診断のセットによって提供されており、これらを使用するには、まずこれらをベクトル化する必要があります。

診断リストをベクトル化するにはどうすればよいでしょうか?

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Embedded Pythonの導入に伴い、1つ嬉しいことは、直接エクセルファイルの読み書きができるようになったことです。

それでこの機能を使って、ミニ業務改革をちょこちょこ行なっているのですが、そこでちょっとハマったことを共有します。

実際この内容は実はIRISとは全く関係ないのですが、このDCコミュニティの皆さんが同じことでハマった場合に少しでも早く問題解決できるように情報共有します。

エクセルの計算式の入ったセルの値を読み取るときには、そのファイルのオープンの際にdata_only=Trueというフラグをつけないといけないのですが、そのファイルがopenpyxlで読み書きしたファイルの場合に、その計算式のセルの値(Noneとなる)がうまく読めないことがあります。

その場合には、そのファイルをエクセルで開いて再保存することで、正しく読むことができます。

以下にそのあたりの内容を説明したページがあります。

元ネタ

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コミュニティメンバーから、Python 2024 コンテストでの出品に対する非常に素晴らしいフィードバックが届きました。 ここで紹介させていただきます。

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