#Python

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Pythonは、汎用プログラミング用のインタープリター型の高水準のプログラム言語です。 Guido van Rossumによって作成され、1991年に最初にリリースされたPythonは、特に重要な空白を使用してコードの可読性を強調する設計哲学を持っています。 公式サイト。

InterSystems Python Binding Documentatión.

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· 2025年11月24日 5m read
Pythonでの仮想環境入門

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この記事では、Pythonでの仮想環境の概念を紹介します。仮想環境は、依存関係を管理してプロジェクトをOSから分離するために不可欠です。

仮想環境とは？

仮想環境とは、次が含まれているフォルダのことです。

  • 特定のバージョンのPython
  • 最初は空のsite-packagesディレクトリ

仮想環境により、OSのPythonインストールとその他のプロジェクトからプロジェクトを分離できるようになります。

使用方法

仮想環境を使用するには、これらの手順に従います。

  1. 仮想環境を作成する：Pythonに標準搭載されている venv モジュールを使用すると、仮想環境を作成できます。 ターミナルを開いて、以下を実行します。

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· 2025年12月8日 7m read
IRISでのPython入門

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Pythonとその機能についてよく理解できたところで、IRIS内でPythonをどのように活用できるのか見ていきましょう。

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このセクションでは、IRISでPythonを主要言語として使用する方法について紹介します。これにより、IRISの強力な機能を活用しながら、Pythonでアプリケーションのロジックを書くことができます。

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· 2025年12月8日 1m read
Native SDK for .NETの使用方法

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

.NETからIRISにアクセスするためのNative SDK for .NETと呼ばれるインタフェースが用意されています。

JavaやPython用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。

（一部異なる機能があります）。

    Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。

    1. ObjectScriptやEmbedded Pythonで作成したメソッドの実行
    2. IRISオブジェクトの操作
    3. IRISグローバルデータの操作
    4. ADO.NETによるデータベースアクセス

    以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。

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    · 2025年12月8日 2m read
    Native SDK for Pythonの使用方法

    これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

    PythonからIRISにアクセスするためのNative SDK for Pythonと呼ばれるインタフェースが用意されています。

    Javaや.Net用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。

    （一部異なる機能があります）。

    また、Python用にはEmbedded Pythonと呼ばれるIRISと密に連携した機能があります。

    IRISから最大限の性能を得るためには、Embedded Pythonが適していますが、以下のような場合、Native SDKが適しているケースもあります。

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    開発者の皆さん、こんにちは。

    先日の 第３回InterSystemsJapan開発者コミュニティミートアップでは、Google Colab を使ったワークショップを実施しました。
    その際、解説を読みながら、その場でコードを実行できる Jupyter Notebook の良さを改めて実感しました。

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    カスタマーサポートの質問は、構造化データ（オーダー、製品 🗃️）、非構造化知識（ドキュメント/よくある質問 📚）、およびライブストリーム（出荷更新 🚚）と多岐にわたります。 この投稿では、以下を使用して、3つすべてに対応するコンパクトなAIエージェントを作成します。

    • 🧠 Python + smolagentsは、エージェントの「頭脳」を構成します
    • 🧰 SQL、ベクトル検索（RAG）、およびInteroperabilityのためのInterSystems IRIS（モック配送状況API）

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    前の記事では、smolagentsとInterSystems IRISを使用して、SQL、ベクトル検索を使用したRAG、interoperabilityを組み合わせたカスタマーサービスAIエージェントをビルドしました。

    その際、LLMと埋め込み表現のためにクラウドモデル（OpenAI）を使用しました。

    今回はさらに一歩進めます。Ollamaを利用して、同じエージェントをローカルモデルで実行します。

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