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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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· 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11月18日 7m read
Pythonモジュール入門

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モジュールは重要なテーマです！ ObjectScriptにはこの概念はありませんが、Pythonでは基本的な考え方です。 一緒に見ていきましょう。

モジュールとは？

モジュールは、クラスとパッケージの間にある中間層だと私は考えています。 例を見てみましょう。

悪い例：

# MyClass.py
class MyClass:
    def my_method(self):
        print("Hello from MyClass!")

別のスクリプトでこのクラスを使用する場合、次のようになります。

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新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring（旧称 StackDriver）に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。

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この記事では、IRIS環境におけるPythonプログラミングの基礎について紹介します。

本題に入る前に、重要なトピックである「Pythonの仕組み」について説明します。これは、IRIS環境でPythonを使用して作業する際に起こりうる問題や制限を理解するのに役立ちます。

すべての記事と例は、以下のgitリポジトリで確認できます: iris-python-article

Pythonの仕組み

インタープリター型言語

Pythonはインタープリター型言語であり、コードはランタイム時に1行ずつ実行されます。スクリプトをインポートする場合でも同様です。

これはどういうことでしょうか？ 以下のコードを見てみましょう。

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· 2025年10月28日 3m read
Pythonダンダーメソッド入門

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この記事では、マジックメソッドとしても知られるPythonダンダーメソッドについて簡単に解説します。

ダンダーメソッドとは？

ダンダーメソッドは、始めと終わりに2つのアンダースコア（__）が付いているPythonの特殊メソッドです。 このメソッドを使用することで、加算や減算、文字列表現など、組み込みの操作に対するオブジェクトの動作を定義することができます。

よくあるダンダーメソッドには、次が含まれます。

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私が先週リリースしたInterSystems Testing Managerの新しいバージョンでは、@Timothy Leavittの優れた
テストカバレッジツールが追加され、私は2025年度Developer Toolsコンテストに出品しました。

こちらは、IPMプロジェクトのユニットテストが、IPMリポジトリでソート順を上書きできると思われる機能をまだカバーしていないことを示すティザー的なスクリーンショットです。

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%UnitTestフレームワークのユーザーは、InterSystems Testing Manager拡張機能の最新リリース（v2.0.0）を@Timothy.Leavittの素晴らしいテストカバレッジツールと組み合わせることで、VS Code内でテストカバレッジ情報を取得できるようになりました。

上部にテストカバレッジのペインが表示されています。左側のテストエクスプローラーと併せて確認しやすいように、右側のセカンダリサイドバーに移動させました。

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少し遅れましたが、モバイルアプリケーションから接続する例を示して Workflow Engine に関する連載記事をようやく締めくくることにします。

前回の記事では、これから説明する例として、患者と担当医師の両方にとって高血圧症などの慢性病状の詳細な管理を可能にするアプリケーションを示しました。 この例では、患者は携帯電話からウェブアプリケーション（基本的に、デバイスに応答するように設計されたウェブページ）にアクセスし、ポータブル血圧計が IRIS インスタンスに送信する測定に基づく通知を受信します。

したがって、IRIS インスタンスへのアクセスは 2 つです。

  • モバイルアプリケーションからのユーザーアクセス。
  • 血圧の測定値を送信するデバイスアクセス。

この記事では、患者が測定値を生成するタスクを管理できる、最初のアクセスを確認します。

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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、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

  • エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
  • Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
  • ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
  • 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
  • ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
  • トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
  • MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
  • Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
  • ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

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コミュニティの皆さん、こんにちは。

従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。

この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。

実装手順:

  1. エージェントツールを作成する
    • インジェスト機能の追加: ドキュメント（例: InterSystems IRIS 2025.1 リリースノート）を自動的にインジェストしてインデックス作成を行います。
    • ベクトル検索機能の実装
  2. ベクトル検索エージェントを作成する
  3. Triage（メインエージェント）に渡す
  4. エージェントを実行する
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この連載記事を終えていなかったことに気付きました！

GIF de Shame On You Meme | Tenor

今日の記事では、フロントエンドから最適なオプションを選択できるように、テキストに最も類似する ICD-10 診断を抽出するプロダクションプロセスについて説明します。

診断の類似度検索:

アプリケーション内で、HL7 で受け取った診断リクエストを示す画面から、医療従事者が入力したテキストに最も近い ICD-10 診断を検索できます。

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REST レスポンスから IRIS データーベースに情報を保存する新しいプロジェクトがあります。 少なくとも 20 以上の個別の REST エンドポイントの情報を同期する必要があるため、それらのエンドポイントの結果を保存するために、ほぼ同じ数の ObjectScript クラスを作成しなければなりません。

ChatGPT を使って、それらのクラスを作成することはできますか？ 答えは「できます」です。生成 AI を使って便利なものを作るのは初めてなので、素晴らしい機会だと思います。 スープを飲むキリンの写真を生成するのには飽きてきました…。

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