IRISはPythonの豊富なライブラリや既存のPythonプログラムをそのまま利用する事も、COS内でネイティブにコーディングする事も可能となりました。
しかし開発において、いくつかの問題点があります。

1. Pythonのバージョン

Pythonを使ったプロジェクトを構築していると、バージョンの問題にあたる時があります。
古いバージョンで開発していたところに、使いたいライブラリが対応していなかった等です。
しかし、IRISのEmbedded Pythonを利用する場合には、Pythonランタイムのバージョンに影響される為、プロジェクトで使用するバージョンは、プロジェクト単位はなく、IRISのバージョン単位で決まってしまいます。
また、現時点ではこのPythonランタイムをアップグレードする事はできません。

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.py、FS.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！

開発者の皆さん、こんにちは！
InterSystems IRIS（以下、IRIS）を使用したアプリケーション開発において、皆さんは環境設定をどうされていますか？
私は最近になって、「インストールマニフェスト」という機能があることを知りました。
これは、管理ポータルでポチポチしていた作業をコード化・自動化できる強力なツールです！
最初こそとっつきづらかったものの良いところがたくさんあるなと思ったので、簡単にではありますが皆さんにその良さと始め方をご紹介したいと思います。

なお、私が使用しているIRISバージョンは以下です。

2022.1

バージョンが異なる場合、違う書き方になっているもの等が存在する場合がありますので、
公式ドキュメント等を参照し適宜読み替えていただければと思います。

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

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。

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。

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。

以前、Azure用にOAouth2クライアントをセットアップする記事を書いた時に思ったのですが、各IdPはサンプルコードとしてPythonコードや専用のモジュールを提供しているので、それがそのまま使用できれば効率が良いのにな、と思いました。

IRISが埋め込みPython機能としてWSGIをサポートしたことにより、これが簡単に実現しそうなので、その方法をご紹介したいと思います。

導入方法

今回は、IdPとしてOKTAを使用してAuthorization Codeフローを行います。

OKTAでの設定内容

参考までに、今回使用した環境を後半に記載しています。

アプリケーションの起動

コンテナ化してありますので、コンテナのビルド環境をお持ちの方は、下記を実行してください。

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

Mac版IRISでは、現状Pythonのバージョンが固定(3.11)なのですが、これに付随する他製品との相性問題に遭遇しましたので報告します。

今までEmbedded Pythonは調子よく動作していたのですが、ある時から急に動作しなくなりました。

原因を調べてみると、Python3.13がインストールされ、それがデフォルトとして上書きされたため、irispythonコマンドを発行すると、それが内部で3.13を呼ぶ様になってしまったためでした。

ちなみにiris session でログインし、そこからEmbedded Pythonを実行する場合は、問題ありません。

あくまでもirispythonコマンドで直接.pyファイルを実行する場合に発生する問題です。

そしてとりあえずの対処法は、python3をpython3.11で置き換える方法です。

以下のような感じです。（どのMacでもbrewコマンドでインストールした場合、ディレクトリ構造は同じだと思いますが、違う可能性もゼロではありません）

cp /opt/homebrew/bin/python3.11 /opt/homebrew/bin/python3