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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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?

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インターシステムズは InterSystems IRIS data platform、InterSystems IRIS for Health、HealthShare Health Connect のバージョン 2024.3 をリリースしました。2024.3 は Continuous Delivery(CD)リリースです。

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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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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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InterSystems IRIS の新バージョンに、 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) インデックス・アルゴリズムに基づく新しい近似最近傍探索 (ANN) インデックスが搭載されました。こちらは、ベクトル検索 早期アクセスプログラム で入手いただけます。これにより、大規模なベクトルデータセットに対して非常に効率の良い近似最近傍探索が可能となり、クエリパフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上しました。

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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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