#Embedded Python

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。

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。

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。

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。

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。

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。

コミュニティの皆さんこんにちは。

突然ですが、皆さんはIRISの機能にある「ユニットテスト」は利用されているでしょうか。
筆者はまだ実装まで行えていませんが、各関数の品質保証を担保するため導入を検討している段階です。

現状、IRISのユニットテストには下記２点の対応すべき点があると考えています。

1. テスト結果の可読性が低い(先日vscodeで拡張機能が出ていましたが、やはり見ずらいと感じました)
2. ユニットテストを自動で実行する手段がない

特にテストが継続的に自動で実施されないと、ユニットテスト自体が次第に陳腐化し、実行されなくなり忘れ去られる恐れがあると考えます。
ただし、意味もなく定期的にテストを実行しても効果がありません。
そこで、Gitのpushのタイミングで行おうと考えました。

次にテスト環境です。
テスト環境の構築は、テスト自動化の観点からみるとCI/CDツール等を利用するのが一般的だと思います。
ただ今回は、テスト環境の構築を簡易にすませたいと考え、IRISの既存技術を組み合わせて構築しようと考えました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonからObjectScriptのルーチンを直接呼び出すことはできませんが、クラスメソッドを経由して間接的に呼び出すことができます。

しかし、Pythonの変数とObjectScriptのローカル変数は内部構造が異なるため、情報の交換には少し工夫が必要です。

簡単なサンプルでその方法について説明します。

まず、２つの変数を足し算する簡単なルーチン ^testを作ります。