.pyファイルの中でIRISのEmbedded Pythonを動作させる際にirispythonコマンドで実行する方法はドキュメント上で紹介されていましたので、以前より使用していました。

しかし、普通のpythonコマンドを使用するとうまく実行できなかったのですが、最近その謎（原因）が解けたので紹介します。

これは、Mac特有の問題である可能性が高くWindowsやLinuxでは何の問題もなく実行できるのかもしれません。

エラーは以下のようなエラーです。

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Developer Hub にまたまた新チュートリアル：InterSystems IRIS for Health：デジタルヘルスの相互運用性 が追加されましたので、体験内容についてご紹介します。（準備不要でブラウザがあれば試せるチュートリアルです！）

チュートリアルでは、InterSystems IRIS for Health を使用しているのですが、IRIS for Health の持つ機能により以下のような相互運用性シナリオを作成できます。

私が先週リリースしたInterSystems Testing Managerの新しいバージョンでは、@Timothy Leavittの優れた
テストカバレッジツールが追加され、私は2025年度Developer Toolsコンテストに出品しました。

こちらは、IPMプロジェクトのユニットテストが、IPMリポジトリでソート順を上書きできると思われる機能をまだカバーしていないことを示すティザー的なスクリーンショットです。

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Developer Hub にあるチュートリアルに新しいチュートリアル：InterSystems IRIS ベクトル検索を使用した RAG が追加されましたので内容をご紹介します。（準備不要でブラウザがあれば試せるチュートリアルです！）

このチュートリアルでは、生成 AI アプリケーションの精度向上に向けて、ベクトル検索と検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）の活用を体験できます。

具体的には、InterSystems IRIS のベクトル検索機能を活用し、生成 AI チャットボット向けのナレッジベースをサンプルコードを利用して作成します。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

• エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
• Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
• ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
• 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
• ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
• トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
• MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
• Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
• ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。

この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。

実装手順:

1. エージェントツールを作成する
   • インジェスト機能の追加: ドキュメント（例: InterSystems IRIS 2025.1 リリースノート）を自動的にインジェストしてインデックス作成を行います。
   • ベクトル検索機能の実装
2. ベクトル検索エージェントを作成する
3. Triage（メインエージェント）に渡す
4. エージェントを実行する

この連載記事を終えていなかったことに気付きました！

今日の記事では、フロントエンドから最適なオプションを選択できるように、テキストに最も類似する ICD-10 診断を抽出するプロダクションプロセスについて説明します。

診断の類似度検索:

アプリケーション内で、HL7 で受け取った診断リクエストを示す画面から、医療従事者が入力したテキストに最も近い ICD-10 診断を検索できます。

開発者の皆さんこんにちは！

技術文書ライティングコンテストの開始（10月１日）まであと少しとなりました！💨

このお知らせでは、今年の賞品を発表いたします！

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🎁賞品情報🎁

審査員投票とコミュニティメンバーからの「いいね」の数の合計で順位を決定します。

1位～3位を受賞された方は、各順位に記載された賞品の中からお好きな1点をお選びいただけます。（1位の方は1～3位の賞品を、2位の方は2～3位の賞品をお選びいただけます）

🥇 1位

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

$System.Encryption.Base64Encodeに指定するデータは、UTF8にエンコードして渡す必要があります。

日本語が含まれるローカル変数をこのメソッドの引数として指定すると<ILLEGAL VALUE>エラーが返ります。

以下のようにUTF8に変換後引数として渡す必要があります。

開発者の皆さん、こんにちは！

10月1日（水）から今年の「技術文書ライティングコンテスト」が始まります！💨みなさま、応募の準備は進んでいますか？？👀

この記事では、昨年開催したコンテストにご応募いただいた素晴らしい作品を審査員コメントを添えてご紹介します。

（審査員コメントは昨年 11 月に開催したミートアップ内で行ったコンテスト表彰式で紹介した内容です）

いつもお世話になっております。

10月の開発者向けウェビナーの日時、内容が決まりました。

タイトル：「ベクトル検索でカスタマーサービスを向上 - 生成AIチャットボットの構築」

日時：10月16日（木）13時30分～14時

参加費無料・事前登録制

ご登録はこちらから

【概要】
IRISのベクトル検索機能を使用した生成AIチャットボットをInterSystems米国本社の教育サービスチームが開発しました。
全体アーキテクチャおよびこの構築を通じて学んだベストプラクティスをご紹介します。

開発者の皆様こんにちは。先日のWebinar「ベクトルであそぼう!」では、以下の内容でデータをベクトル化することの可能性をご紹介しました。

写真から魚の名前をあててみる

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ダイナミックオブジェクトの%ToJSONメソッドを利用することで簡単にJSONデータを送信することができます。

但し、標準的な方法では、出力するJSONのデータがIRIS文字列の最大長（約32万文字　正確には$SYSTEM.SYS.MaxLocalLength()が返す値）を超えると<MAXLENGTH>エラーとなります。

これを回避するためには、文字列として返すのではなく、%ToJSONメソッドの出力先としてStreamを指定し、その結果作成されたそのStreamデータを順次読み取って、出力先に書き出すようにする必要があります。

以下のように処理できます。

以前はMac上でDockerを動かす場合は、Docker for Macを使用していましたが、ある時点でマルウェア判定されてしまい、削除されてしまいました。

以下の記事によれば、最新版では解決しているようです。

Docker Desktop for Macがエラーで起動できない件(#7527)についての情報

そこで他の選択肢はないか調べてみるといくつか選択肢がありました。

その中でColimaというのがあり、設定してみました。

Colima で Docker と Docker Compose を使ってみた

設定も非常に簡単であり、実際のdockerやdocker composeの動かし方はほとんど変わりません。