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。

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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

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記事
· 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

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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事は、2024年7月に開催された「InterSystems Pythonプログラミングコンテスト2024」でエキスパート投票、コミュニティ投票の両方で1位を獲得された @Henry Pereira さん @José Pereira さん @Henrique Dias さんが開発された sqlzilla について、アプリを動かしてみた感想と、中の構造について @José Pereira さんが投稿された「Text to IRIS with LangChain」の翻訳をご紹介します。

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催! では、生成AIに関連する記事を投稿いただくと、ボーナスポイントを4点獲得できます📢 @José Pereira さんの記事を💡ヒント💡に皆様の操作体験談、アイデアなどを共有いただければと思います。

開発されたアプリSQLzilla についての概要ですが、Open Exchangesqlzilla のREADMEに以下のように紹介されています。

「SQLzilla は、Python と AI のパワーを活用して、自然言語の SQL クエリ生成を通じてデータ アクセスを簡素化し、複雑なデータ クエリとプログラミング経験の少ないユーザーとの間のギャップを埋めます。」

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