埋め込みPythonは、同じプロセス空間で、IRIS言語とPython言語を組み合わせて使える面白い環境を提供しますが、組み合わせて使う場合、オブジェクトタイプとそのアクセス方法の違いをはっきり意識して使わないと混乱するように思います。その使い分けの勉強の為、両言語のオブジェクト参照から、その構造を解析ダンプするツールを作ってみました。とくに、実行中のPython情報が、ZWRITE Oref コマンドでの表示しかないようなので、有用かも知れません。ツールは、まだ、間違い、改良等があると思います(教えて下さい)が、ポストします。

ツール本体: Py.Dump.cls

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Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標(KPI)やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。

データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。

  • データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

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IRISでPythonを扱う時に、既存の%DynamicObject型の値をそのまま利用したいと思うのですが、Embedded Pythonは自動で%DynamicObjectをdict型にはしてくれません。親和性はとてもあるのですが。。。

そこで、既存プログラムで生成した%DynamicObject型の値をPython側、特に外部のPythonファイル側でdict型を期待している関数に利用するにはどうすれば良いか。

少しスマートではありませんが、%DynamicObjectを一旦JSON文字列に置き換え、Embedded Python 内でJSON文字列からdict型に変換する方法しかないようです。
以下が、その手順です。

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開発者の皆さん、こんにちは!

次のInterSystems プログラミングコンテストの内容についてご案内します📣

🏆 InterSystems Python コンテスト 🏆

期間: 2024年7月15日~2024年8月4日

賞金総額:$14,000

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonスクリプトファイルやPythonで記述されたIRIS内メソッドを呼び出す際、エラーが発生した場合の対応方法をご紹介します。

説明使用するコードや資料PDFは公開しています👉 test1.pyFS.Utilsクラスコードのコピー元ビデオで解説している資料PDF

Embedded Python 自習用ビデオをご用意しています(項目別にYouTubeプレイリストをご用意しています)。

各プレイリストについて詳しくはこちらをご参照ください👉【はじめてのInterSystems IRIS】Embedded Python セルフラーニングビデオシリーズ公開!

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

現時点(2024年3月)では、コミュニティに掲載されているPythonライブラリ「iris-dollar-list」を利用することでIRISの$LIST()形式のデータをPythonのリストとして利用することができます。

※標準ツールではありませんがご利用いただけます。詳細はコミュニティの記事「もう1つの $ListBuild() の実装:Pythonライブラリ「iris-dollar-list」」をご参照ください。

WindowsにインストールしたIRISで使用する場合は、以下の方法で「iris-dollar-list」をインストールしてください。

※Windows以外にインストールしたIRISでは、pipコマンドを利用した通常の方法でインストールできます。

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近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか?

  • 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
  • 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト(Word2Vec、BERT などの埋め込み経由)や画像(ディープラーニングモデル経由)などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
  • クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

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開発者の皆さん、こんにちは。

(2024/5/30:6月の日時、ウェビナー内容を更新しました)

InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Healthの新バージョン2024.1がリリースされました。

様々な機能の追加や実験的機能としての追加が行われましたが、その中から以下3種類の内容についてウェビナーを開催します!📣

✅4月23日(火)13時半~14時:IRIS 2024.1の管理用Webサーバ(PWS)廃止に備えて

YouTube公開しました👉https://youtu.be/bVwWZt1oNws?list=PLzSN_5VbNaxCeC_ibw2l-xneMCwCVf-Or

✅5月30日(木)13時半~14時:ベクトル検索機能のご紹介

YouTube公開しました👉https://youtu.be/v0G7K2et_Yk?list=PLzSN_5VbNaxB39_H2QMMEG_EsNEFc0ASz

✅6月25日(火)13時半~14時:FHIR新機能のご紹介~2024.1~

オンデマンド配信はこちら👉https://event.on24.com/wcc/r/4597704/ADA161B6446E6BA01623C875CF596FD0
(資料PDFもオンデマンド配信画面よりダウンロードいただけます)

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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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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。

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皆さまこんにちは。
IRIS for Healthを用いてFHIRの開発に携わっている者です。

FHIRリポジトリの導入を検討している方々に向けて、足がかり的な記事になればと思い投稿致します。

<アジェンダ>
■IISでの環境構築
■POSTMANを利用しないリソースへのデータアクセス
■Patientリソースの作成について
■FHIRリポジトリを使ってみての感想

■おまけEmbedded Pythonを使って、サンプルファイルからFHIRリソースへアクセスする方法

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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。

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記事
· 2023年11月6日 6m read
Embedded Pythonの使い所は?

Python流行ってますよね。(一時は圧倒的な支配力のあったJavaも、O社に買われてライセンスが云々とか言われ始めた頃からブレーキが掛かってしまった気がします。)

Pythonの魅力の一つがパッケージで様々な機能が提供されていることがあげられるかなと思っています。

私もこれまでPythonのコードをそこそこ書いてきました。実のところ、ここ1年では間違いなくObject ScriptよりPythonのほうが書いた量が多いです。Excelのドキュメントがそれらよりも遥かに多いのは何とかしたいところですが😅

IRISと連携するため$ZF(-1)を使ってPythonプログラムをコールしているものもあります。

IRIS 2021.2からPythonがIRISにEmbedded Pythonとして組み込まれたということで、どのように使えるかを試してみました。

なお、使用した環境は以下です。

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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。

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開発者の皆さん、こんにちは!

次の InterSystems オンラインプログラミングコンテストは、Pythonに特化した内容を予定しています!

🏆 InterSystems Python プログラミングコンテスト 🏆

期間: 2023年9月4日~24日

賞金総額: $13,500

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Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり(出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/)、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか? 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり(出典: https://pypi.org/)、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

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最近人気上昇中のプログラミング言語Python、ご存じのとおりIRISでは2通りの使い方が出来ます。

組み込みPython(Embedded Python)

PythonコードはIRISプロセス内でObjectScriptコードと並列に実行

具体的には

  1. IRISクラス内のメソッド
  2. SQL関数とストアドプロシージャ
  3. ターミナルからPythonシェルを起動
  4. irispythonコマンド実行

が該当します。

ネイティブAPI(Native API)

IRISの外からグローバルへのアクセス、クラスメソッドを呼び出し

上の4種類以外は全てネイティブAPIを使用します。

Pythonコードが実行される場所でIRISへのアクセス手段が決まりますが、ライブラリ名が双方とも”iris”のため注意が必要です。

* 従来からのirisnativeはDeprecated(非推奨)となりました

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この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください!

機械学習

機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。

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こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

現在、Embedded Pythonを用いて開発を行おうとしているのですが、
別のNMSPに存在するグローバルをiris.gref()で参照する方法がわかりませんでした。

> iris.gref("^[NMSP]GBL") <-----こうしても自身のNMSPのグローバルを参照してしまう。

諦めてznでネームスペースを切り替えてみようかな、とも思ったのですが、
python上でznをかける方法もよくわからず、対応方法に悩んでいます。

どなたか、上記の対応方法についてご存じな方はいらっしゃいませんでしょうか?

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems グランプリコンテスト2023 では、InterSystems IRIS data platform を使用する機能であればどんな内容でもご応募いただけます。

以下の機能を含めた場合、ボーナスポイントを獲得できます。

詳細は以下の通りです。

  • LLM AI や LangChain の使用:Chat GPT、Bard など - 6ポイント
  • InterSystems FHIR SQL Builder- 5ポイント
  • InterSystems FHIR - 3ポイント
  • IntegratedML - 4ポイント
  • Native API - 3ポイント
  • Embedded Python - 4ポイント
  • Interoperability - 3ポイント
  • Production EXtension(PEX) - 2ポイント
  • Adaptive Analytics (AtScale) のキューブの利用 - 3ポイント
  • Tableau, PowerBI, Logi の利用 - 3ポイント
  • InterSystems IRIS BI - 3ポイント
  • Docker container の利用 - 2ポイント
  • ZPM Package によるデプロイ - 2ポイント
  • オンラインデモ - 2ポイント
  • ユニットテスト - 2ポイント
  • InterSystems Community Idea に投稿された内容の実装 - 4ポイント
  • コミュニティ(USコミュニティ)に記事を投稿する(最初の記事) - 2ポイント
  • コミュニティ(USコミュニティ)に2つ目の記事を投稿する - 1ポイント
  • Code Qualityをパスする - 1ポイント
  • はじめてチャレンジされた方 - 3ポイント
  • YouTubeにビデオを公開- 3ポイント

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開発者の皆さん、こんにちは。

先日のウェビナーでご紹介した「ワークフローコンポーネント」をお試しいただけるサンプルを公開しました。👉 https://github.com/Intersystems-jp/WorkFlow-DC

《サンプルのテーマ》

店舗で販売している商品に付けるPOPメッセージ候補を予めテーブルに登録できる仕組みが既にある、と仮定しています。

IRISの Interoperability を利用してPOPメッセージ候補が登録されるテーブルに対して一定間隔でSELECT文を実行し、未処理のメッセージを取得します。
新たなレコードが存在する場合、ワークフローコンポーネントを利用して担当者に審査を依頼します。

担当者は、ワークフローユーザポータルを使用して、POPメッセージ候補の承認/却下を指示できるようにしています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%SYSTEMパッケージには沢山の便利なシステムクラスがあり、Embedded Pythonでも一般クラスと同様に%SYSTEMパッケージ以下クラスを操作できます(iris.cls("クラス名").メソッド名()で呼び出せます)。

ObjectScriptでは、$SYSTEM特殊変数を利用して、%SYSTEMパッケージ以下クラスのメソッドを呼び出すことができますが、Embedded Pythonでは、iris.system を利用して実行することができます。

以下実行例をご紹介します。

現在のネームスペースを取得する

一般クラスと同じ呼び出し方の例

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Web スクレイピングとは:

簡単に言えば、Web スクレイピングWeb ハーベスティング、または Web データ抽出とは、Web サイトから大量のデータ(非構造化)を収集する自動プロセスです。 ユーザーは特定のサイトのすべてのデータまたは要件に従う特定のデータを抽出できます。 収集されたデータは、さらに分析するために、構造化された形式で保存することができます。

Web スクレイピングとは? — James Le

Web スクレイピングの手順:

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請求、支払いや領収、アイテムの配送や在庫を処理するアプリケーションでは、バーコードや QR コードの使用が必要となるのが一般的です。 単純なバーコードよりも多くの情報を格納できる QR コードは、さらに幅広いシナリオで使用されています。 したがって、バーコードと QR コードを生成する機能、またはそれらに格納されたデータを画像または PDF から読み取る機能が重要となります。 この記事では、Python と無料のライブラリを使用してこれを行う方法を説明します。

Pyzbar ライブラリ

pyzbar ライブラリは、zbar ライブラリを使って、Python 2 と 3 から 1 次元バーコードと QR コードを読み取ります。 以下の特徴が備わっています。

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はじめに

データ分析は、急速に展開するこの時代において、ビジネス上の意思決定を行う上で欠かせない側面です。 組織はデータ分析に大きく依存して、十分な情報に基づく意思決定と競合優位の維持を行っています。 この記事では、Pandas と InterSystems Embedded Python を使ってデータ分析を実行する方法について説明します。 Pandas の基本、InterSystems Embedded Python を使用するメリット、および両方を組み合わせて有効なデータ分析を実行する方法について説明します。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023 の21の応募作品の中から、Experts Nomination 第4位に輝いた @Muhammad Waseem さんのiris-geo-map(インタラクティブに地図を生成し、地理データを視覚化するツール)についてご紹介します。

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· 2023年1月16日 7m read
Embedded Python テンプレート

開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems IRIS で embedded python を使用する一般的なプロジェクトの出発点として推奨できる、最小限の embedded python テンプレート をご紹介しましょう。

特徴:

  • Embedded python対応
  • Embedded Pythonの3つの開発方法の例
  • VSCode開発対応
  • Dockerが利用可能
  • オンラインデモが可能
  • ZPM First開発対応。

以下、その特徴について説明しましょう。

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