記事 Minoru Horita · 2024年4月4日 6m read Vector Search (ベクトル検索) をご紹介します 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、 #AI #Early Access Program (EAP) #Python #SQL #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 6 1 0 74
記事 Toshihiko Minamoto · 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。 #AI #ビジネスオペレーション #フレームワーク #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 35
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月18日 13m read レシピデータセットを外部テーブルで読み込み、組み込みPythonでLLMを使って分析する (Langchain + OpenAI) 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。 #AI #Code Snippet #CSV #Embedded Python #JSON #ObjectScript #Python #SQL #ターミナル #InterSystems IRIS 0 0 0 30
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月8日 10m read Open AI と IRIS の統合 - ファイル管理 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。 #AI #ビジネスオペレーション #フレームワーク #InterSystems IRIS #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 30
記事 Megumi Kakechi · 2024年4月2日 3m read クエリパフォーマンスが出ない場合の対処方法(凍結プランが関係している場合) これは InterSystems FAQ サイトの記事です。 #SQL #ヒントとコツ #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 0 0 0 27
記事 Takao Otokita · 2024年4月11日 7m read IRIS BI開発者向けチュートリアルを試してみる(4) はじめに IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの4回目です。今回からはチュートリアルの3ページ目、「キューブの作成」に沿って進めていきます。では、早速はじめていきたいと思います。 #アナライザ #キューブ #ダッシュボード #チュートリアル #InterSystems IRIS BI (DeepSee) 1 0 0 25
記事 Takao Otokita · 2024年4月1日 5m read IRIS BI開発者向けチュートリアルを試してみる(2) 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。 #アナライザ #キューブ #ダッシュボード #チュートリアル #InterSystems IRIS BI (DeepSee) 2 0 0 24
記事 Takao Otokita · 2024年4月17日 8m read IRIS BI開発者向けチュートリアルを試してみる(5) 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。 #アナライザ #キューブ #ダッシュボード #チュートリアル #InterSystems IRIS BI (DeepSee) 2 0 0 23
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月1日 5m read Embedded Python と OpenAI API を使った IRIS でのデータのタグ付け 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。 #AI #API #Embedded Python #ObjectScript #Python #分析 #非構造化データ #InterSystems IRIS 0 0 0 22
記事 Takao Otokita · 2024年4月7日 8m read IRIS BI開発者向けチュートリアルを試してみる(3) 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。 #アナライザ #キューブ #ダッシュボード #チュートリアル #InterSystems IRIS BI (DeepSee) 2 0 0 20
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年4月23日 2m read サーバーの共有ネームスペースにて作業する皆さんに VS Code の設定、スニペット、およびデバッグ構成を提供する方法 VS Code を使ってコードを編集する場合、設定モデルでは、ワークスペースルートフォルダの .vscode サブフォルダにある settings.json ファイルを使用して、一部の設定にフォルダ固有の値を指定できます。 ワークスペースのルートフォルダ内で作業している場合、ここで設定した値は個人設定の値よりも優先されます。 #開発環境 #VSCode Open Exchange app 0 0 0 17
記事 Takao Otokita · 2024年4月23日 6m read IRIS BI開発者向けチュートリアルを試してみる(6) はじめに IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの6回目です。今回からは、全6ページのうちの4ページ目「キューブ定義の拡張」に入っていきます。前回まではメジャーやディメンジョンなど、基本的なキューブの構成要素を作成しましたが、さらにキューブを使いやすくするための機能について学んでいきます。では、早速はじめましょう。 #アナライザ #キューブ #ダッシュボード #チュートリアル #InterSystems IRIS BI (DeepSee) 2 0 0 12
記事 Megumi Kakechi · 2024年4月25日 2m read 大きいデータを持つフィールドに対してインデックスを作成する方法 大きなサイズのデータを持つフィールドに対してインデックスを作成すると、<SUBSCRIPT>エラーとなることがあります。 これは、グローバルの添え字(サブスクリプト)のサイズには制限があり、制限を超えるとエラーとなるためです。 例えば、以下のようなインデックスの場合、 ^Sample.PersonI("NameIdx"," xxx...xxx",1) = "" グローバル名+サブスクリプト部(=の左側)が、エンコード文字数で最長 511 文字を超えるとエラーとなります(日本語の場合はもっと小さな文字数です)。 ※ご参考:グローバル参照の最大長 #SQL #ヒントとコツ #Caché #Ensemble #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 0 0 0 8