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InterSystems公式
· 2024年8月2日

Ya está disponible la versión de mantenimiento 2024.1.1 de InterSystems IRIS, IRIS for Health y HealthShare Health Connect

Ya está disponible la versión de mantenimiento ampliada 2024.1.1 de InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health y HealthShare Health Connect. Contiene correcciones de errores de la versión anterior 2024.1.0.

Encontraréis listas detalladas de cambios y listas de comprobación de actualizaciones en estas páginas:

Cómo conseguir el software

El software está disponible tanto en paquetes de instalación clásicos como en imágenes de contenedor.  Para ver la lista completa de instaladores e imágenes de contenedor disponibles, consultad la página web Plataformas compatibles.

Los paquetes completos de instalación de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS for Health están disponibles en la página Kits completos de la plataforma de datos InterSystems IRIS del WRC. Los kits de HealthShare Health Connect están disponibles en la página Kits completos de HealthShare del WRC.

El número de todos los kits y contenedores en estas versiones es: 2024.1.1.347.0 excepto para AIX que es 2024.1.1.347.1

Las imágenes de contenedores están disponibles en InterSystems Container Registry. Los contenedores están etiquetados como 2024.1.

No hay kits de Community Edition ni contenedores disponibles para estas versiones.

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お知らせ
· 2024年8月2日

[Vidéo] Utilisation des planifications de tâches InterSystems IRIS par programmation

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo créée par l'équipe de la Communauté des développeurs sur la base de l'article sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 Utilisation des planifications de tâches InterSystems IRIS par programmation

Apprennez à gérer par programmation les planifications de tâches à l'aide d'InterSystems IRIS, notamment la création, la modification et la suppression d'une tâche définie par l'utilisateur.

Cette vidéo est doublée grâce à Bard, l'intelligence artificielle de Google.

N'oubliez pas à partager vos réflexions et impressions dans des commentaires après avoir regardé cette vidéo !

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記事
· 2024年8月2日 28m read

Text to IRIS SQL with LangChain

An experiment on how to use the LangChain framework, IRIS Vector Search, and LLMs to generate IRIS-compatible SQL from user prompts.

This article was based in this notebook. You can run it with a ready to use environment with this application in OpenExchange.

Setup

First, we need to install the necessary libraries:

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お知らせ
· 2024年8月2日

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催!

開発者の皆さん、こんにちは!

昨年初めて開催した日本の InterSystems 開発者コミュニティのコンテストですが、📣今年も開催します!📣

テーマは昨年と同じで InterSystems IRIS/InterSystems IRIS for Health に関連した内容であればどのような内容でもご応募いただけます。

🖋 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト2024:IRISに関連した記事 🖋

🎁 参加賞:投稿いただいた方全員に👚開発者コミュニティ特製Tシャツ👕をプレゼントいたします!

🏆 特別賞:選ばれた3作品に特別賞があります。

8/30更新:賞品情報追加しました!ぜひご確認ください!👇

コンテストへの応募はとても簡単です。2024年9月2日(月)~10月18日(金までの期間に開発者コミュニティに「IRISに関連した記事」を投稿してください(詳細は後述の「応募条件」「ボーナスポイント」をご参照ください)。

参加資格

どなたでもご参加いただけます(InterSystems 開発者コミュニティのアカウントを作成するだけでご応募いただけます)。

 

コンテストスケジュール

📝 応募期間

  • 2024年9月2日(月)0時0分0秒 :応募開始日
  • 2024年10月18日(金)23時59分59秒:応募締切日

 投票期間

  • 2024年9月2日(月)0時0分0秒 :投票開始日
  • 2024年10月31日(木)23時59分59秒:投票終了日

※ 開発者コミュニティメンバーは、公開された記事に対して「いいね!👍」をクリックすることで投票したことになります。
※ 記事の投稿が早ければ早いほど、「いいね!👍」を集める期間が長くなります。

 

応募条件

❗️ コンテスト期間中に書かれた記事で以下の条件を満たすものは、自動的にコンテストに応募することができます。

  • InterSystems IRISまたはInterSystems IRIS for Healthに関する内容の記事を日本語で投稿してください。
  • 800文字以上の記事でご応募ください。(エディタの右下に表示される文字数をご確認の上ご応募下さい)
  • 記事を投稿するときは、タグに「コンテスト」を必ず設定してください。(付け忘れた場合、投稿いただいた記事がコンテスト対象記事と認識されません)
  • 同じテーマや似た内容であっても著者が異なる場合はご応募いただけます。
  • 複数の記事を投稿いただけます(詳細は「ボーナスポイント」をご参照ください)
  • 他国のコミュニティに公開されている記事の翻訳記事でのご応募は対象外となります。
  • 投稿内容はコミュニティチームにより審査されます。予めご了承ください。  

記事投稿方法、エディタの使い方については昨年と同様です。詳しくは👉「記事の投稿方法:第 1 回技術文書ライティングコンテスト」をご参照ください。

 

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)

賞品は、表彰式の場でお選びいただく予定です。

🥇 1位

  • Apple Watch SE (第二世代, 2023)
  • SanDisk エクストリーム ポータブルSSD V2 外付け 2TB
  • Apple AirPods(第3世代)

🥈 2位

  • ソーダストリーム Genesis Deluxe v2(ジェネシス デラックス) スターターキット
  • moonka デジタルフォトフレーム 10.1インチ wifi 人感センサー 1280*800 32GBストレージ内蔵 タッチパネル
  • moonmoon トトノエライト 光 目覚まし時計 (トトノエライトプレーン)

🥉 3位 

  • 【温熱&加圧】ホットアイマスク<EYE RELAX>
  • スタバギフトカード(5000円分)
  • パナソニック 頭皮エステ 皮脂洗浄タイプ シルバー EH-HM7A-S

 

審査方法

以下の合計得点で順位を競います。

  • 開発者コミュニティメンバーからの「いいね」の数(1いいね=1点)
  • ボーナスポイント(詳細は後述します)
  • 審査員による投票(1位5点、2位3点、3位2点)
    • 審査員はコミュニティチームが選出いたします。

 

表彰式について

(2024/9/18追記)今年のコンテスト表彰式は、11月8日(金)に開催する「開発者コミュニティミートアップ in東京」懇親会の中で行います!

ミートアップ詳細はこちらの記事をご参照ください👉「第2回 InterSystems Japan 開発者コミュニティ・ミートアップ in 東京開催のお知らせ

ぜひ、ミートアップへのご参加もご検討ください!

 

ボーナスポイント

🎯 以下の内容を満たす記事を投稿すると、ボーナスポイントを獲得できます。

Embedded Pythonに関連する記事:4点

Embedded Pythonに関連する内容であれば、どのような内容でも対象となります。例えば、試してみた内容、使ってみての感想や工夫など共有してください。

参考となる記事:#Embedded Python

 

生成AIに関する記事:4点

InterSystems IRIS または InterSystems IRIS for Healthを使用した生成AIに関連する内容であれば、どのような内容でも対象となります。 生成AI をIRISと組み合わせて使ってみた例や感想など共有してください。

参考となる記事(英語):#Generative AI

2024年のPythonコンテストで1位に輝いた作品の翻訳記事:Text to IRIS SQL with LangChain:Pythonプログラミングコンテスト受賞作品紹介!

 

FHIRに関連する記事:3点

FHIRに関連する内容であれば、どのような内容でも対象となります。例えば、IRIS for HealthのFHIRリポジトリを試してみた感想、挑戦してみたこと、特定リソースに対してファサードを試してみた際の感想やコード例、工夫した点など共有してください。

参考となる記事:#FHIR 

 

コードの記述が含まれる記事:2点

試されたコード例を記事に含めた場合、2点獲得できます。

 

動作するコードサンプルをGitリポジトリへ公開する:5点

ご自身のGitリポジトリにコードサンプルを公開し、記事内にリポジトリのURLを含めると5点獲得できます。 

 

記事の内容に関連した画面キャプチャや図を貼る:1点

動作を試したときの画面キャプチャや補足説明用の図を記事含めた場合、1記事毎に1点獲得できます。

 

コンテスト投稿者が他者の記事に質問を書く:1記事毎に1点

コンテスト応募者が他者の記事に質問を投稿した場合、1記事毎に1点獲得できます。

 

コンテスト応募者がコミュニティ内の質問記事に対して回答を書く:回答毎に1点

コンテスト応募者がコミュニティに寄せられた質問に対して回答を書いた場合、回答毎に1点獲得できます。

 


この後も、コンテスト最新情報を投稿していきます。👀お見逃しなく!

皆様からのご応募、お待ちしております!

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記事
· 2024年8月1日 4m read

d[IA]gnosis:借助 IRIS for Health 开发 RAG 应用程序

随着 IRIS 中向量数据类型和向量搜索功能的引入,应用程序的开发正在开启一个充满各种可能性的全新世界,其中一个应用程序示例是我最近在巴伦西亚卫生局的一次公开竞赛中看到的应用程序,他们要求提供一种工具,能够使用 AI 模型协助进行 ICD-10 编码。

我们如何实现与所要求的应用程序类似的应用程序? 我们来看看需要什么:

  1. ICD-10 代码列表,我们将使用它作为 RAG 应用程序的上下文,在纯文本中搜索诊断结果。
  2. 经过训练的模型,它会将文本向量化,我们将在其中查找 ICD-10 代码中的对应项。
  3. Python 库,用于对 ICD-10 代码和文本进行摄取和向量化。
  4. 一个支持文本的友好前端,我们会在其中查找可能的诊断结果。
  5. 从前端接收的请求的编排。

IRIS 为我们提供哪些功能来满足上述需求?

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