開発者の皆さん、こんにちは！

📣 第3回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテストの勝者が決定しましたので、発表します！📣

🥇 1位 - @Kyouhei.Kawanishi さんが投稿された「Node.jsからIRISのクラスを呼び出してみた」

Pythonとその機能についてよく理解できたところで、IRIS内でPythonをどのように活用できるのか見ていきましょう。

• IRISでのPython入門
• 言語タグ
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（pypi モジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（カスタムモジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonからIRISにアクセスするためのNative SDK for Pythonと呼ばれるインタフェースが用意されています。

Javaや.Net用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。

（一部異なる機能があります）。

また、Python用にはEmbedded Pythonと呼ばれるIRISと密に連携した機能があります。

IRISから最大限の性能を得るためには、Embedded Pythonが適していますが、以下のような場合、Native SDKが適しているケースもあります。

Vanna.AI - パーソナライズされた AI InterSystems OMOP エージェント

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

この記事では、ミラーリングの構成方法をご紹介します。

開発者の皆さん、こんにちは！

2025年12月7日、InterSystems開発者コミュニティ（US）は10周年を迎えました！🥳🎉

この10年間、学び、コラボレーション、問題解決、そして InterSystems の技術の進化を共に歩んできたことを称えたいと思います。設立当初から参加していただいた方も、最近参加された方も、これまでの貢献、ご質問、アイデア、そしてサポートに感謝いたします。この節目は、皆様のものです！ 皆様のおかげで、このコミュニティは今日のような形に築き上げられました。心から感謝いたします！

記念すべき一環として、特別なアニバーサリービデオへのご参加をお願いしました。そして、素晴らしい内容が投稿されました！お時間を割いていただき、お祝いの言葉や思い出、温かいお言葉を共有してくださった皆様、本当にありがとうございました。

https://www.youtube.com/embed/oYjP3a3u8Io
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カスタマーサポートの質問は、構造化データ（オーダー、製品 🗃️）、非構造化知識（ドキュメント/よくある質問 📚）、およびライブストリーム（出荷更新 🚚）と多岐にわたります。 この投稿では、以下を使用して、3つすべてに対応するコンパクトなAIエージェントを作成します。

• 🧠 Python + smolagentsは、エージェントの「頭脳」を構成します
• 🧰 SQL、ベクトル検索（RAG）、およびInteroperabilityのためのInterSystems IRIS（モック配送状況API）

CSPでWebアプリケーションを開発する方法は今では推奨されていませんが、既存資産が膨大にあって、他の手法への書き換えには相当の時間がかかりそうな方々はたくさんおられることでしょう。

そういう方々は、しばらくはそれらCSPファイルのメンテナンスの必要性があるかと思います。

IRISではVSCodeが主たるIDEとなっていますが、開発環境がWindowsのみであれば、CSPファイルをSJISでメンテナンスしておけば、問題は起こりません。

ところが、それらのファイルをUNIX環境(LinuxやMac)に持っていって、VSCodeで編集作業を開始すると、文字化けの嵐となってしまいます。

これは以前にポストしましたが、UNIX環境のIRISは何も設定しないとロケールがenuw（英語）となっているためです。

さらにこれを日本語専用ロケールに変えても、unix環境ではロケールがjpuwの場合、ファイルの読み書きのエンコーディングが、utf8となっているので、cspファイルのエンコーディングがSJISのままでは都合が悪いです。

従ってCSPファイルのエンコーディングをUTF8に変更する必要があります。

しかし、プラットフォームの切り替えのたびにエンコーディングを変更するのも面倒です。

前の記事では、smolagentsとInterSystems IRISを使用して、SQL、ベクトル検索を使用したRAG、interoperabilityを組み合わせたカスタマーサービスAIエージェントをビルドしました。

その際、LLMと埋め込み表現のためにクラウドモデル（OpenAI）を使用しました。

今回はさらに一歩進めます。Ollamaを利用して、同じエージェントをローカルモデルで実行します。

概要

typeorm-irisプロジェクトは、TypeORMのInterSystems IRISとの統合に対して実験的サポートを提供し、開発者がTypeORMのよく知られているデコレーターとリポジトリの抽象化を使用してIRISとやり取りできるようにします。 これにより、IRISをバックエンドデータベースとして使用するNode.jsアプリケーションを構築するJavaScriptやTypeScript開発者にとって、より馴染みのある開発体験が可能になります。

プロジェクトはTypeORMとの主要な統合ポイントを実装しており、基本的なエンティティ操作をサポートしていますが、まだ十分に実戦で検証されておらず、本番環境には適していません。