ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

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。

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。

開発者の皆さん、こんにちは！

USコミュニティ開催の ✍️ 技術文書ライティングコンテスト: InterSystems IRIS チュートリアル ✍️ の勝者が発表されました！📣

今回は、19人のメンバーから🌟 21 の素晴らしい記事 🌟が投稿されました。

全ての記事が素晴らしい内容であったため、審査員からは3記事を選択するのが非常に難しかったとのコメントがありました。

それでは、受賞者の皆さんを紹介します！

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。

インターシステムズがこの機能を導入したのは何年も前のことであり、公開鍵インフラストラクチャの利用がまだ広まっていなかった時代でした。
現在では、公開鍵インフラストラクチャを使用するための資料を作成することが広く利用できるようになり、インターシステムズ PKI の使用が減少しています。さらにインターシステムズ PKIを安全に使用するためには投資が必要となります。

IRIS PKI のドキュメントには以前より以下を記載しております。

　InterSystems PKI はテスト目的のみで本番環境では使用しないで下さい。　

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。

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。

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。