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#Embedded Python

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Embedded Python は InterSystems IRIS カーネルへ Python プログラミング言語を組み込み、開発者が Python を使用してデータを処理し、サーバーサイドアプリケーションのビジネスロジックを開発できるようにするものです。

ドキュメントはこちらです。

Pythonでは、拡張モジュールのバージョン違いが混同されないように、venv を使って仮想環境に拡張モジュールをインストールする事を推奨されてたりしますが、IRISから使用する場合に、このvenvで作られた仮想環境を利用する事は可能でしょうか？

PythonPathに仮想環境のパスを指定してはみましたが、プロジェクトから、あるいはimportで、その場所を指定する等出来るでしょうか？

何方か御存知の方がおられましたら、その方法などを教えて下さい。

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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

Open Exchange app
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ベクトルデータ型と Vector Search 機能が IRIS に導入されたことにより、アプリケーションの開発に多数の可能性が開かれました。こういったアプリケーションの例として、バレンシア保健省が AI モデルを使用した ICD-10 コーディング支援ツールを要求した公募で出品されたアプリケーションが最近私の目に留まりました。

要求されたツールのようなアプリケーションをどのように実装できるでしょうか？ 必要なものを確認しましょう。

  1. ICD-10 コードのリスト。自由テキスト内で診断を検索するための RAG アプリケーションのコンテキストとして使用します。
  2. ICD-10 コード内で相当するものを検索するためにテキストをベクトル化するトレーニング済みモデル。
  3. ICD-10 コードとテキストの取り込みとベクトル化を行うために必要な Python ライブラリ。
  4. 可能性のある診断を見つけるためのテキストを受け入れる使いやすいフロントエンド。
  5. フロントエンドから受信するリクエストのオーケストレーション。

これらのニーズに対応するために、IRIS は何を提供できるでしょうか？

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前回の記事では、ICD-10 による診断のコーディングをサポートできるように開発された d[IA]gnosis アプリケーションを紹介しました。 この記事では、InterSystems IRIS for Health が、事前トレーニングされた言語モデル、そのストレージ、およびその後の生成されたすべてのベクトルの類似性の検索を通じて ICD-10 コードのリストからベクトルを生成するために必要なツールをどのように提供するかを見ていきます。

はじめに

AI モデルの開発に伴って登場した主な機能の 1 つは、RAG（検索拡張生成）という、コンテキストをモデルに組み込むことで LLM モデルの結果を向上させることができる機能です。 この例では、コンテキストは ICD-10 診断のセットによって提供されており、これらを使用するには、まずこれらをベクトル化する必要があります。

診断リストをベクトル化するにはどうすればよいでしょうか？

Open Exchange app
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Embedded Pythonの導入に伴い、１つ嬉しいことは、直接エクセルファイルの読み書きができるようになったことです。

それでこの機能を使って、ミニ業務改革をちょこちょこ行なっているのですが、そこでちょっとハマったことを共有します。

実際この内容は実はIRISとは全く関係ないのですが、このDCコミュニティの皆さんが同じことでハマった場合に少しでも早く問題解決できるように情報共有します。

エクセルの計算式の入ったセルの値を読み取るときには、そのファイルのオープンの際にdata_only=Trueというフラグをつけないといけないのですが、そのファイルがopenpyxlで読み書きしたファイルの場合に、その計算式のセルの値（Noneとなる）がうまく読めないことがあります。

その場合には、そのファイルをエクセルで開いて再保存することで、正しく読むことができます。

以下にそのあたりの内容を説明したページがあります。

元ネタ

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