記事 Toshihiko Minamoto · 2023年11月15日 9m read 医師と患者の会話: AI を使用した文字起こしおよび要約 前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化 この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。 似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。 #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #Docker #Embedded Python #JavaScript #Vue.js #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 1 325
記事 Seisuke Nakahashi · 2023年4月27日 2m read Pythonの可変長引数の呼び方 / ChatGPTサンプル Python で可変長引数をもったメソッドを考えてみましょう。以下の a.py があるとき def test1(*args): return sum(args) def test2(**kwargs): a1 = kwargs.get("a1",None) a2 = kwargs.get("a2",None) return a1+a2 #ChatGPT #Embedded Python #Python #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 5 0 0 253
記事 So Ochi · 2024年10月13日 10m read IRIS開発における生成AIの活用について はじめに 生成AIを活用したアプリケーション開発は、Python、JavaScriptなどのメジャー言語による体験記事がよく見られます。一方、IRISのObjectScriptの開発に言及された記事は比較的少ないのが現状です。そこで、本記事では生成AIがObjectScriptの開発にどこまで活用できるのかを検証しました。 特にDevOpsのプロセスにおいて、生成AIは様々なシーンでの活用が期待できます。今回は開発工程に注目し、以下の観点から生成AIの有効性を調査しました。 開発 コードの自動生成 環境構築のアシスタント（テーブルの作成） 検証 テストデータ生成のサポート 環境 本記事の検証は以下の環境で行いました。 開発環境 #API #ChatGPT #Generative AI (GenAI) #JSON #ObjectScript #REST API #SQL #VSCode #コンテスト #InterSystems IRIS 12 0 0 233
記事 Toshihiko Minamoto · 2023年10月26日 4m read AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化 問題 あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。 #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #Docker #Embedded Python #FHIR #OAuth2 #Vue.js #相互運用性 #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 179
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年12月10日 9m read 詳説: RAG、ベクトル検索、および IRIS RAG アプリにおける IRIS での実装方法 コミュニティメンバーから、Python 2024 コンテストでの出品に対する非常に素晴らしいフィードバックが届きました。 ここで紹介させていただきます。 #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #CSS #Generative AI (GenAI) #JavaScript #Python #Vector Search #フロントエンド #相互運用性 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 76
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年11月21日 6m read IRIS-RAG-Gen_ IRIS Vector Search による ChatGPT RAG アプリケーションのパーソナライズ コミュニティの皆さん、こんにちは。この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。 iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。 アプリケーションの機能 ドキュメント（PDF または TXT）を IRIS に取り込む 選択されたドキュメントの取り込みを使ってチャットする ドキュメントの取り込みを削除する OpenAI ChatGPT #ChatGPT #Docker #Embedded Python #Generative AI (GenAI) #Large Language Model (LLM) #SQL #Vector Search #Caché #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 60
記事 Hisa Unoura · 2025年9月4日 9m read ベクトルであそぼう! - マルチモーダルAIモデルとモダリティギャップ 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 #ChatGPT #Generative AI (GenAI) #Large Language Model (LLM) #Machine Learning (ML) #Vector Search #Webセミナー #InterSystems IRIS 3 0 0 36
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年9月25日 8m read ChatGPT を使って JSON レスポンスから ObjectScript クラスを生成する REST レスポンスから IRIS データーベースに情報を保存する新しいプロジェクトがあります。 少なくとも 20 以上の個別の REST エンドポイントの情報を同期する必要があるため、それらのエンドポイントの結果を保存するために、ほぼ同じ数の ObjectScript クラスを作成しなければなりません。 ChatGPT を使って、それらのクラスを作成することはできますか？ 答えは「できます」です。生成 AI を使って便利なものを作るのは初めてなので、素晴らしい機会だと思います。 スープを飲むキリンの写真を生成するのには飽きてきました…。 #ChatGPT #ObjectScript #InterSystems IRIS 1 0 0 14
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月1日 6m read エージェンティック AI RAG アプリケーションの構築方法: 手順ガイド 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: 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 ベクトル検索エージェントを作成する Triage（メインエージェント）に渡す エージェントを実行する #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #Embedded Python #Large Language Model (LLM) #Vector Search #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 11
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月7日 9m read Iris-AgenticAI: インテリジェントなマルチエージェントワークフロー向けの OpenAI Agentic SDK を使ったエンタープライズオートメーション 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おケースと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。 #ChatGPT #Embedded Python #Large Language Model (LLM) #Python #ツール #フレームワーク #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 9
全期間
Open Exchange app
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