最近はパブリッククラウド環境でIRISを使ってアプリケーションを構築されるお客様が多数で、IRISのセキュリティ機能についてご質問を受ける機会が増えました。実際の運用で始めてセキュアなIRISを操作するよりも経験した方が良いかもと考え、その第一歩としてインストール時の初期セキュリティ設定には普段からロックダウンを指定するのはいかがでしょうか。通常セキュリティ設定の違いおよび注意点をマニュアルを参照しながらリストアップしました。

1. 初期のユーザセキュリティ設定

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以前、Azure用にOAouth2クライアントをセットアップする記事を書いた時に思ったのですが、各IdPはサンプルコードとしてPythonコードや専用のモジュールを提供しているので、それがそのまま使用できれば効率が良いのにな、と思いました。

IRISが埋め込みPython機能としてWSGIをサポートしたことにより、これが簡単に実現しそうなので、その方法をご紹介したいと思います。

導入方法

今回は、IdPとしてOKTAを使用してAuthorization Codeフローを行います。

OKTAでの設定内容

参考までに、今回使用した環境を後半に記載しています。

アプリケーションの起動

コンテナ化してありますので、コンテナのビルド環境をお持ちの方は、下記を実行してください。

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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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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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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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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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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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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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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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