連続3回のシリーズでお届けする新機能についてのウェビナー、第二弾はベクトル検索です。

日時:5月30日(木)13:30~14:00 (参加費無料・事前登録制)

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セッション概要:IRIS 2024.1の実験的機能として、ベクトル検索が実装されました。この機能により、ベクトル型が新たにサポートされ、ドキュメントの類似検索などが可能になります。また、大規模言語モデル(LLM)や生成AIと組み合わせて、最先端のアプリケーション開発を強力に支援します。本ウェビナーでは、ベクトル検索の概要について解説します。

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InterSystems 開発者コミュニティは 17,817 名の優秀な開発者が参加しているコミュニティです
InterSystems IRIS のプログラマーが学習や知識の共有を行い、最新情報を入手し、共に楽しく成長できる場所です!

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。

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インターシステムズでは、すべてにおいて最高の品質を提供するよう努めています。グローバル・マスターズ・プログラムの実現もその一つです。

このプラットフォームのベンダーが他社に買収され、残念ながら、グローバル・マスターズ・プログラムをこのプラットフォームでサービスし続けることができなくなりました。現在、グローバル・マスターズ・アドボケート・ハブの移行を行うべく、新しいプラットフォーム・プロバイダーを評価中です。

4月26日より、新しいプラットフォームへの移行に伴い、グローバル・マスターズ・プログラムへのアクセスを一時的に停止させていただきます。

FAQ:

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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。

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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PythonLangchain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。

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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。

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